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摘要:
观测矩阵的研究在压缩感知中尤为重要,其中观测矩阵的优化是观测矩阵研究中的关键问题之一.根据减小观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性达到优化观测矩阵的思想,提出了K-L变换观测矩阵优化算法.该算法利用原始信号协方差矩阵的特征向量矩阵对传感矩阵进行变换,从而减小观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性,进而得到优化后的观测矩阵.仿真结果表明,优化后的观测矩阵重构图像的峰值信噪比值大于未优化观测矩阵重构图像的峰值信噪比值,尤其是在观测数目较少的情况下,用该算法优化后的观测矩阵重构的图像具有较高的精度.
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文献信息
篇名 K-L变换观测矩阵优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 压缩感知 观测矩阵 Karhunen-Loeve(K-L)变换 协方差矩阵 互相关性
年,卷(期) 2018,(19) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 186-190,215
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 4803字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1706-0243
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 汲清波 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 23 272 9.0 16.0
2 王海艳 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 3 6 1.0 2.0
3 佟岐 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 3 6 1.0 2.0
4 连志鹏 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
观测矩阵
Karhunen-Loeve(K-L)变换
协方差矩阵
互相关性
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
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
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