期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
4
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于相干性框架的部分支集已知的信号重建
1
作者
武思琪
宋儒瑛
关晋瑞
《西华师范大学学报（自然科学版）》
2024年第4期367-374,共8页
文章使用l_(2)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型利用信号自身的先验支撑信息来重建高维稀疏信号。这是首篇基于相干性框架的部分支集已知的信号重建,重点讨论3种噪声(l_(2)有界噪声、Dantzig Selector噪声和脉冲噪声)情形下信号鲁棒恢复...
文章使用l_(2)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型利用信号自身的先验支撑信息来重建高维稀疏信号。这是首篇基于相干性框架的部分支集已知的信号重建,重点讨论3种噪声(l_(2)有界噪声、Dantzig Selector噪声和脉冲噪声)情形下信号鲁棒恢复的充分条件和误差估计。
展开更多
关键词
压缩感知
部分支集已知
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
相干性
误差估计
下载PDF
职称材料
基于l_(p)有界噪声的压缩数据分离
2
作者
李玲玉
黄尉
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2023年第3期527-538,共12页
本文考虑l_(p)有界噪声约束下的压缩数据分离问题,即从压缩测量数据中重建信号的不同稀疏子成分.为了重构不同框架D_(1)∈R^(n×d_(1))和D_(2)∈R^(n×d_(2))下(近似)稀疏的不同子成分,我们首先提出了l_(1)-αl_(2)分解分析算法...
本文考虑l_(p)有界噪声约束下的压缩数据分离问题,即从压缩测量数据中重建信号的不同稀疏子成分.为了重构不同框架D_(1)∈R^(n×d_(1))和D_(2)∈R^(n×d_(2))下(近似)稀疏的不同子成分,我们首先提出了l_(1)-αl_(2)分解分析算法,在测量矩阵满足一定的约束等距性条件且字典之间满足某个相互相干性条件时,此算法可以处理不同噪声干扰下的信号分离问题.此外,基于经典Dantzig Selector模型,我们还引入了l_(1)-αl_(2)分解分析Dantzig Selector算法,在适当条件下此算法也可以稳定分离压缩数据.数值实验表明,l_(1)-αl_(2)最小化算法对于冗余紧框架下的数据分离问题具有鲁棒性和稳定性.
展开更多
关键词
压缩数据分离
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
l
_
(p)有界噪声
限制等距性条件
紧框架
原文传递
l_(1)-αl_(2)最小化模型下不同噪声的误差估计
3
作者
王俊丽
穆晓芳
温瑞萍
《太原师范学院学报（自然科学版）》
2023年第2期13-18,共6页
压缩感知主要是考虑从较少的采样数据中以高概率精确地重构原高维稀疏信号.基于l_(1)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型,大多数文献研究信号的重构问题,而对于图像重构方面很少研究,尤其对于高斯噪声和l_(∞)-有界噪声下的图像重构.根据...
压缩感知主要是考虑从较少的采样数据中以高概率精确地重构原高维稀疏信号.基于l_(1)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型,大多数文献研究信号的重构问题,而对于图像重构方面很少研究,尤其对于高斯噪声和l_(∞)-有界噪声下的图像重构.根据测量矩阵的约束等距性得到这两种噪声下图像重构的误差估计.
展开更多
关键词
压缩感知
图像重构
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
约束等距性
误差估计
下载PDF
职称材料
l_(1)-αl_(2)最小化方法基于相干性的稀疏恢复
4
作者
宋儒瑛
武思琪
关晋瑞
《数学的实践与认识》
2023年第8期172-179,共8页
压缩感知是从一个线性模型y=Ax+e (其中e是一个噪声向量)中稳定或鲁棒恢复一个s-稀疏(或可压缩)信号.l_(1)-αl_(2) (0<α≤1)最小化方法是近几年才出现的一种新的信号恢复的有效方法.文章考虑的是在相干性的框架中通过l_(1)-αl_(2)...
压缩感知是从一个线性模型y=Ax+e (其中e是一个噪声向量)中稳定或鲁棒恢复一个s-稀疏(或可压缩)信号.l_(1)-αl_(2) (0<α≤1)最小化方法是近几年才出现的一种新的信号恢复的有效方法.文章考虑的是在相干性的框架中通过l_(1)-αl_(2) (0 <α≤1)最小化恢复信号,在l_(2)有界噪声、Dantzig Selector(DS)噪声和脉冲噪声情形下分别给出了保证信号稳定恢复的充分条件.
展开更多
关键词
压缩感知
信号恢复
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
相干性
稀疏恢复
原文传递
题名
基于相干性框架的部分支集已知的信号重建
1
作者
武思琪
宋儒瑛
关晋瑞
机构
太原师范学院数学与统计学院
出处
《西华师范大学学报（自然科学版）》
2024年第4期367-374,共8页
基金
国家自然科学基金项目(12001395)
山西省应用基础研究计划项目(201901D211423)。
文摘
文章使用l_(2)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型利用信号自身的先验支撑信息来重建高维稀疏信号。这是首篇基于相干性框架的部分支集已知的信号重建,重点讨论3种噪声(l_(2)有界噪声、Dantzig Selector噪声和脉冲噪声)情形下信号鲁棒恢复的充分条件和误差估计。
关键词
压缩感知
部分支集已知
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
相干性
误差估计
Keywords
compressed sensing
known partia
l
support
l
_
(1)-
α
l
_
(2)minimization
coherence
error estimation
分类号
O211.5 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
基于l_(p)有界噪声的压缩数据分离
2
作者
李玲玉
黄尉
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2023年第3期527-538,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(91538112)。
文摘
本文考虑l_(p)有界噪声约束下的压缩数据分离问题,即从压缩测量数据中重建信号的不同稀疏子成分.为了重构不同框架D_(1)∈R^(n×d_(1))和D_(2)∈R^(n×d_(2))下(近似)稀疏的不同子成分,我们首先提出了l_(1)-αl_(2)分解分析算法,在测量矩阵满足一定的约束等距性条件且字典之间满足某个相互相干性条件时,此算法可以处理不同噪声干扰下的信号分离问题.此外,基于经典Dantzig Selector模型,我们还引入了l_(1)-αl_(2)分解分析Dantzig Selector算法,在适当条件下此算法也可以稳定分离压缩数据.数值实验表明,l_(1)-αl_(2)最小化算法对于冗余紧框架下的数据分离问题具有鲁棒性和稳定性.
关键词
压缩数据分离
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
l
_
(p)有界噪声
限制等距性条件
紧框架
Keywords
compressed data separation
l
_
(1)-
α
l
_
(2)minimization
l
_
(p)bounded noise
restricted isometry property
tight frames
分类号
O177.2 [理学—数学]
原文传递
题名
l_(1)-αl_(2)最小化模型下不同噪声的误差估计
3
作者
王俊丽
穆晓芳
温瑞萍
机构
太原师范学院数学与统计学院
太原师范学院计算机科学与技术学院
出处
《太原师范学院学报（自然科学版）》
2023年第2期13-18,共6页
文摘
压缩感知主要是考虑从较少的采样数据中以高概率精确地重构原高维稀疏信号.基于l_(1)-αl_(2)(0<α≤1)最小化模型,大多数文献研究信号的重构问题,而对于图像重构方面很少研究,尤其对于高斯噪声和l_(∞)-有界噪声下的图像重构.根据测量矩阵的约束等距性得到这两种噪声下图像重构的误差估计.
关键词
压缩感知
图像重构
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
约束等距性
误差估计
Keywords
compressed sensing
Image restoration
l
_
(1)-
α
l
_
(2)minimize
restricted isometry property
estimation of error
分类号
O211.5 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
l_(1)-αl_(2)最小化方法基于相干性的稀疏恢复
4
作者
宋儒瑛
武思琪
关晋瑞
机构
太原师范学院数学与统计学院
出处
《数学的实践与认识》
2023年第8期172-179,共8页
基金
山西省应用基础研究计划项目(201901D211423)
国家自然科学基金(10221395)。
文摘
压缩感知是从一个线性模型y=Ax+e (其中e是一个噪声向量)中稳定或鲁棒恢复一个s-稀疏(或可压缩)信号.l_(1)-αl_(2) (0<α≤1)最小化方法是近几年才出现的一种新的信号恢复的有效方法.文章考虑的是在相干性的框架中通过l_(1)-αl_(2) (0 <α≤1)最小化恢复信号,在l_(2)有界噪声、Dantzig Selector(DS)噪声和脉冲噪声情形下分别给出了保证信号稳定恢复的充分条件.
关键词
压缩感知
信号恢复
l
_
(1)-
α
l
_
(2)
最小化
相干性
稀疏恢复
Keywords
compressed sensing
signa
l
recovery
l
_
(1)-
α
l
_
(2)minimization
mutua
l
coherence
sparserecovery
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相干性框架的部分支集已知的信号重建
武思琪
宋儒瑛
关晋瑞
《西华师范大学学报（自然科学版）》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于l_(p)有界噪声的压缩数据分离
李玲玉
黄尉
《数学学报（中文版）》
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
3
l_(1)-αl_(2)最小化模型下不同噪声的误差估计
王俊丽
穆晓芳
温瑞萍
《太原师范学院学报（自然科学版）》
2023
0
下载PDF
职称材料
4
l_(1)-αl_(2)最小化方法基于相干性的稀疏恢复
宋儒瑛
武思琪
关晋瑞
《数学的实践与认识》
2023
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
