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摘要:
传统的信号采样必须遵循香农采样定理,产生的大量数据造成了存储空间的浪费.压缩感知(CS)提出一种新的采样理论,它能够以远低于奈垒斯特采样速率采样信号.压缩感知的基本论点是如果信号具有稀疏性,可投影到一个与变换基不相关的随机矩阵并获得远少于信号长度的测量值,再通过求解优化问题,精确重构信号.本文详述了压缩感知的基本理论,压缩感知适用的基本条件:稀疏性和非相干性,测量矩阵设计要求,及重构算法的RIP准则,并介绍了压缩感知的应用及仿真.仿真结果表明当采样个数大于K×log(N/K),就能将N维信号稳定地重建出来.
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文献信息
篇名 压缩感知及应用
来源期刊 微计算机应用 学科 工学
关键词 压缩感知 观测矩阵 稀疏性 RIP
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 综述与研究
研究方向 页码范围 12-16
页数 5页 分类号 TP3
字数 3309字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-347X.2010.03.003
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 李卓凡 韩山师范学院物理与电子工程系 23 151 7.0 11.0
3 闫敬文 汕头大学工学院 33 404 10.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
观测矩阵
稀疏性
RIP
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
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15965
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
论文1v1指导