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文檔簡介
1、信號恢復(fù)問題在很多情況下，可以用不適定的線性反問題來表示。這種不適定的反問題通常用正則化項來約束求解。TwIST(TWO step IterativeShrinkage/Thresholding)方法是近年來解決此問題的有效算法之一。稀疏編碼應(yīng)用則是以1-模優(yōu)化的一類線性反問題。
本文應(yīng)用了TwIST算法求解以下信號恢復(fù)中的線性反問題：
1)將低分辨率退化圖像通過TwIST方法對其TV(Total Variation
2、)模正則化優(yōu)化來恢復(fù)高分辨率圖像。
2)將稀疏編碼中的字典學(xué)習(xí)應(yīng)用于靜息態(tài)功能磁共振圖像(fMRI)數(shù)據(jù)中的默認網(wǎng)絡(luò)提取。該算法通過對信號進行稀疏編碼變換來實現(xiàn)成分分離。在進行稀疏化靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)之前，采用PCA(Principle Component Analysis)對原始數(shù)據(jù)進行降維去噪，降低計算復(fù)雜度。
3)用稀疏編碼恢復(fù)欠采樣近紅外信號，并比較有訓(xùn)練字典和無訓(xùn)練字典恢復(fù)信號的差異。該算法對欠采樣測量信號
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