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文檔簡介
1、壓縮感知理論是近年來興起的一種新的采樣理論,其在采樣的同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮,將采樣過程和壓縮過程合二為一,從而突破了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定律的束縛,節(jié)約了大量的存儲(chǔ)、傳輸、計(jì)算等資源。
本文首先以壓縮感知理論中三大關(guān)鍵步驟為主線,對(duì)壓縮感知的理論框架進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述。它包括了信號(hào)的稀疏表示,測量矩陣的設(shè)計(jì)以及信號(hào)的重構(gòu)三個(gè)部分。然后,對(duì)這三個(gè)部分分別進(jìn)行了研究。在信號(hào)的稀疏表示方面,闡述了信號(hào)稀疏分解的歷史,然后對(duì)信號(hào)的稀疏分解發(fā)
2、展進(jìn)行綜述,最后對(duì)常用的稀疏分解的算法進(jìn)行了比較與分析;在測量矩陣設(shè)計(jì)方面,對(duì)測量矩陣的設(shè)計(jì)進(jìn)行了分類并分析了一些常用的測量矩陣的優(yōu)缺點(diǎn),同時(shí)給出了改進(jìn)的設(shè)計(jì)方案。信號(hào)的重構(gòu)是壓縮感知理論中最重要的部分,本文著重對(duì)信號(hào)的重構(gòu)算法進(jìn)行了研究,并修改了OMP算法的程序,闡述了一些常見重構(gòu)算法的實(shí)現(xiàn)原理,并對(duì)它們的時(shí)間復(fù)雜度和重構(gòu)精度進(jìn)行了比較和分析,并用二維圖像進(jìn)行仿真和驗(yàn)證。然后對(duì)基追蹤算法及基追蹤去噪算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究,并對(duì)算法進(jìn)行了
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