【摘 要】
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动态压缩感(Dynamic compressed sensing,DCS)知由视频信号处理问题引出,是压缩感知(Compressed sensing,CS)理论研究领域中新兴起的一个研究分支,旨在处理信号支撑集随时间
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动态压缩感(Dynamic compressed sensing,DCS)知由视频信号处理问题引出,是压缩感知(Compressed sensing,CS)理论研究领域中新兴起的一个研究分支,旨在处理信号支撑集随时间发生变化的时变稀疏信号,较为成功的应用范例是动态核磁共振成像.本文首先介绍动态系统模型,给出时变稀疏信号支撑集缓慢变化的定义、时变稀疏信号的稀疏表示和感知测量的方法;其次,建立一个统一的时变稀疏信号重构模型,基于该模型对现有算法进行分类,简要综述时变稀疏信号的重构算法,并且对比分析算法的性能;最后,讨论动态压缩感知的应用,并对其研究前景进行展望.
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