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压缩感知理论于2006年被提出。目前为止,压缩感知的研究对象大多是已知的离散序列点,且其硬件实现面临着较大困难。论文据此展开基......
最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差......
针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法（PAST）和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频......
很多基于变换域的数字水印算法在完整性和鲁棒性方面表现较差,针对此问题,提出一种基于压缩感知和模糊理论的水印算法。利用非下采......
压缩感知理论提供了一种全新的信号获取方式:引入信号的稀疏性,利用少量观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。构建快速、稳......
针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized ......
针对传统的子空间追踪算法(SP)只利用了信号在某个字典下是稀疏的或者可压缩的这个简单的先验知识,没有将信号的内在模型考虑进去,......
压缩感知(c ompressive Sensing, CS)理论是近年来在信号处理领域新兴起的一门理论,该理论指出在信号满足稀疏性的情况下,能够以低......
