【摘 要】
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在现实生活中,很多信号（比如语音信号）都具有有色性,即信号相邻采样点之间具有统计相关性,通常可采用L阶Markov过程进行较好的描述,然而已有的稀疏表示算法并没有充分考虑到这
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在现实生活中,很多信号（比如语音信号）都具有有色性,即信号相邻采样点之间具有统计相关性,通常可采用L阶Markov过程进行较好的描述,然而已有的稀疏表示算法并没有充分考虑到这种统计特性。因此,针对L阶Markov信号,采用l（p≤1）-范数的广义平均值作为稀疏度量,并提出了基于重叠采样的稀疏表示算法。仿真结果表明,相比现有的线性规划稀疏表示方法、最短路径法和FOCUSS法,新算法的精度更高。
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