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为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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目前存在的CS恢复算法中大都采用固定的基函数,也就是在确定的域中对信号进行分解,比如:DCT域、小波域和梯度域,但这些域都忽略了自然信号的非平稳特性,缺乏自适应能力,从而不能够将图像分解得足够稀疏,也就使得CS恢复的效果很差,限制了CS在图像方面的应用。提出了一种基于分离Bregman迭代方法求解协同稀疏模型正则化的图像压缩感知恢复算法,能够在有效地刻画图像的局部平滑性和非局部自相似性的同时,获得更高质量的图像恢复效果。实验证明了本文提出算法的有效性,并且在峰值信噪比PSNR方面,比目前主流最好的算法高1 dB。 相似文献
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针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题,根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性,提出了一种基于P-Ifourier(Partial-Inverse fourier)观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知问题建模为一个典型的压缩感知问题,利用相关性能优良的标准正交傅里叶基构造观测矩阵,使观测矩阵具有良好的重构性能和重构精度。仿真结果表明,相比于高斯随机观测矩阵和嵌入式混沌序列-循环Toeplitz结构观测矩阵,该方法在较低信噪比环境下能够明显降低信号重构的均方误差,并且在相同条件下的重构概率得到了明显改善。 相似文献
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在快速发展的移动互联网时代,在情景智能感知技术中,用户的位置信息具有重要意义,本文在调研的基础上首先介绍了LBS(基于位置服务)的定义,行业现状,整体产业链和研究意义的基础上,设计实现了基于移动终端与Google Map的定位监控系统,为相关的情景判别中的定位监控实现奠定了基础。 相似文献
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立足网络购物市场实际,我们要研究社会群众网络购物感知风险影响因素以及风险维度两者之间的联系,从而对网购感知风险作出降低措施,只有这样才能创新和完善并促进网络购物市场良性的可持续发展。本文我们提出当前社会群众在网络购物过程中的各种感知风险因素,并采取问卷调查的方式对各行各业的人开展网络购物风险因素的实证研究工作,利用SPSS工具从有效问卷中提炼出了当前社会群众的网络购物过程中的五大感知风险维度,同时建立风险评价体系。 相似文献