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题名基于变分推断的1比特动态阈值压缩感知
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作者
王良君
陆安琪
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2023年第6期1387-1392,共6页
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基金
江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(编号:14JDG038)资助。
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文摘
1比特压缩感知(1-bit CS)是压缩感知的一种极限量化情况,即只保留测量值的符号信息。论文针对1-bit CS中阈值常固定不变导致的编码端信息利用率低的问题,构造出1比特动态阈值重构模型,并将贝叶斯推断方法应用到动态阈值重构模型中,提出基于变分推断的1比特动态阈值压缩感知方案。该方案根据已有部分观测数值逐步对信号估计迭代并调整后续观测阈值,信号的一些潜在固有特性从而得以利用,获得了比传统固定阈值方法更优的重构性能。实验表明,提出的算法具有较为准确的恢复效果。
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关键词
1比特压缩感知
动态阈值
变分贝叶斯推断
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Keywords
one-bit compressive sensing
adaptive thresholds
variational Bayesian inference
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于全变差正则化的一致性约束的量化重构方案研究
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作者
王良君
陈丹丹
陆安琪
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第7期1577-1582,共6页
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文摘
1比特压缩感知在牺牲采样值量化精度的同时不得不获取更多的采样值个数来实现较为可观的重构率。然而经典1比特压缩感知重构方案是总体上对待量化误差,引入更多的采样值会造成总体二次约束项所决定的子空间进一步扩大,从而造成算法重构精度的下降,这在一定意义上是相悖的。因此提出了一种基于全变差正则化的一致性约束的压缩感知量化重构方案,该方案对多比特压缩感知量化重构进行研究,每个观测值进行单独约束。实验证明,与传统1比特压缩感知量化方法相比,提出的基于全变差正则化的一致性约束的量化重构方法不仅能够有效降低一定的观测数,提升采样效率,起到提升重构效果的作用,还特别适用于低精度量化的场合。
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关键词
1比特压缩感知
一致性约束重构
全变差正则化
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Keywords
1-bit compressive sensing
consistent constrainted reconstruction
total variation
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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