【摘 要】
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非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建（FRMN）算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重
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非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建（FRMN）算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重建（FRVS）算法,并利用贝叶斯推理赋予其概率解释.FRVS通过引入稀疏约束矩阵,不仅在FRMN的基础上融入了稀疏重建思想,而且求解形式与FRMN相同.一维复杂理论信号重建实验表明,FRVS比FRMN具有更高的重建精度.最后将FRVS重建算法用于实际医学心电图信号重建,结果表明FRVS能解决实际重建问题,在重建过程中需选择合适的稀疏度参数
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