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摘要:
将非常稀疏随机投影引入可压缩传感CS(Compressed Sensing)理论,提出一种新的CS测量矩阵:非常稀疏投影矩阵.利用非常稀疏投影分布的渐近正态性,证明了新的矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.该矩阵由于其构成的非常稀疏性大大简化了图像重建过程中的投影计算.从而提高重建速度.实验结果表明非常稀疏投影矩阵在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了新的测量矩阵与一般采用的高斯和贝努里测量矩阵的重建结果比较和分析.
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文献信息
篇名 基于非常稀疏随机投影的图像重建方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 随机投影 可压缩 稀疏性
年,卷(期) 2007,(22) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 25-27
页数 3页 分类号 TP751.1
字数 2776字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.22.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 章权兵 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 40 622 9.0 24.0
2 韦穗 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 144 2169 23.0 43.0
3 方红 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 9 394 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
随机投影
可压缩
稀疏性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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