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基于分散式压缩感知的低能耗信号重构模型
被引量：
1
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作者
李博
李云鹤
李广才
《肇庆学院学报》
2018年第2期7-12,共6页
本文设计了一种容易实现的新算法.通过快速稀疏度评估的方法处理稀疏度未知的信号,有效地提高了疏密度评估的效率;同时,在重构过程中,避免了迭代时产生的观测向量的投影运行;此外,应用反应信号可能性的系数,验证了设计算法的性能.当稀...
本文设计了一种容易实现的新算法.通过快速稀疏度评估的方法处理稀疏度未知的信号,有效地提高了疏密度评估的效率;同时,在重构过程中,避免了迭代时产生的观测向量的投影运行;此外,应用反应信号可能性的系数,验证了设计算法的性能.当稀疏性相对较大时,论文中所设计的算法的性能将明显下降.
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关键词
信号修复模型
低能耗
分散式
压缩
传感
评估系统
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职称材料
题名
基于分散式压缩感知的低能耗信号重构模型
被引量：
1
1
作者
李博
李云鹤
李广才
机构
肇庆学院电子信息与机电工程学院
出处
《肇庆学院学报》
2018年第2期7-12,共6页
基金
广东省自然科学基金博士启动项目(2014A030310286)
文摘
本文设计了一种容易实现的新算法.通过快速稀疏度评估的方法处理稀疏度未知的信号,有效地提高了疏密度评估的效率;同时,在重构过程中,避免了迭代时产生的观测向量的投影运行;此外,应用反应信号可能性的系数,验证了设计算法的性能.当稀疏性相对较大时,论文中所设计的算法的性能将明显下降.
关键词
信号修复模型
低能耗
分散式
压缩
传感
评估系统
Keywords
a signal reconstruction model
low-power signal
distributed compressed perception
a estimation system
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分散式压缩感知的低能耗信号重构模型
李博
李云鹤
李广才
《肇庆学院学报》
2018
1
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