基于最大后验概率估计的压缩感知算法

针对压缩感知重构算法计算代价较大的问题,提出了一种用来构建压缩感知稀疏数据重构算法的MAP方法。此方法相对于一般的观测矩阵来说,计算代价较低。₁-范数使用一个标准的线性规划算法的最小计算代价是O(N³),该方法通过使用最大后验方法使计算代价减少到O(N²),并通过引入分割比来使算法更好地收敛。实验证明此方法能够获得较为成功的重构区域。     

基于XPM和ED-NALM光脉冲压缩的方案研究

文章利用脉冲对的交叉相位调制(XPM)效应和非线性掺铒光纤放大环镜(ED -NALM)的整形放大作用,提出了一种对无啁啾高斯脉冲进行脉冲压缩的设计方案.数值模拟的结果表明,利用此方案可将脉宽为10 ps、中心波长为1 553 nm的无啁啾高斯脉冲压缩成脉宽为150 fs的无基座超短脉冲,且脉冲得到了很好的放大.