【摘 要】
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针对一类特殊的有效核函数（active kernel）未知的联合平移不变子空间（Union of Shift-Invariant Subspaces,USI）信号,构建了一种压缩采样模型,将信号的重构过程看作一个线性回归
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针对一类特殊的有效核函数（active kernel）未知的联合平移不变子空间（Union of Shift-Invariant Subspaces,USI）信号,构建了一种压缩采样模型,将信号的重构过程看作一个线性回归问题,利用稀疏贝叶斯学习（sparsebayesian learning,SBL）算法求得该回归模型中的权值参数的最优估计,根据权值参数向量集的支撑集实现信号的稀疏重构。理论分析表明,对于由M个核函数（kernel）以T为周期平移生成的平移不变空间（Shift-InvariantSpace
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