可压缩传感相关论文
可压缩传感理论近期在信号处理领域的蓬勃发展,激发了国内外科学家的浓厚兴趣与研究热情。主要内容包括:首先将稀疏或可压缩信号投......
可压缩传感理论(Compressed Sensing,CS)是信号处理领域新近发展的一种新框架。它的主要内容是:利用稀疏或可压缩信号的少量且非相......
可压缩传感或可压缩采样(Compressed Sensing或Compressive Sampling简称CS)是数据采样同时实现压缩的新理论、新技术.分块CS(Bloc......
结合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS),给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将CS理论中图像重建过程看......
根据奈奎斯特采样定理,采样频率至少为原始带限信号最高频率的两倍时,信号才能被完好地恢复,这将产生极大的数据量,给信号的获取及......
可压缩传感或可压缩采样(Compressed Sensing或Compressive Sampling简称CS)是数据采样同时实现压缩的新理论、新技术。分块CS(Blo......
现有的正交匹配追踪(OMP)算法都是在给定迭代次数(待重建图像的稀疏度)的条件下重建,这使其需要通过非常多的线性测量来保证精确重......