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压缩感知盲稀疏信号贪婪迭代重构算法研究 05月30日

【摘要】压缩感知(CompressiveSensingorCompressedSampling,CS)作为近几年新兴的一种信号采样与压缩技术,突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,能够在感知稀疏信号或可压缩信号的同时直接对数据进行压缩,从而大大降低数据采样与压缩的时间以及存储空间。作为CS技术的核心内容之一,信号的重构算法已然成为很多学者们研究的热点。本文针对Cs理论重构算法中的贪婪迭代算法作了一些研 […]

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基于压缩感知的宽带频谱感知的研究 05月06日

【摘要】无线频谱是当今社会所必需且不可再生的宝贵资源,考虑到无线通信业务需求的日益增长,有必要深入研究如何有效提高频谱资源利用率。近年来,认知无线电(CognitiveRadio,CR)的相关研究受到广泛地关注,它能够有效地利用频谱空洞,提高频谱利用率,以缓解频谱资源匮乏的问题。认知无线电的这种能力主要通过频谱感知来实现。频谱感知是一种能够获得频谱使用信息和主用户(primaryusers,PUs […]

基于压缩感知的医学图像测量矩阵及重构算法研究 06月29日

【摘要】现代信号处理应用领域中,随着信息技术的快速发展,使得数据量与日俱增,以奈奎斯特定理为指导的采样方式导致采样率过大,硬件系统难以实现,不能满足实际的需要。医学成像需要对病人的病变部位进行反复扫描获取采样数据以重构图像,而长时间的扫描会给病人带来较高的辐射甚至不适,因而寻求用较少的采样数据精确重建出医学图像的方法,成为医学图像处理领域的研究热点。2006年,Candes等人提出压缩感知理论(C […]