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压缩感知利用信号的稀疏性,无损地从低维测量信号中恢复高维度稀疏信号,近年来得到极大发展。然而,目前存在的测量矩阵中大多存在元素相关性高等问题,无法保证恢复效果的精确性,大大制约了它们的应用前景。基于此,通过引入切比雪夫混沌系统,提出一种基于采样列化的切比雪夫混沌感知测量矩阵(SC3M)。不同于经典的相对独立取值的构造方法,SC3M矩阵通过对切比雪夫混沌序列做采样列化及归一化处理等操作来确保矩阵的低列相关性,以优化重构效果。进一步,结合Johnson-Lindenstrauss引理严格证明了其满足约束等距特性(RIP),给提出的测量矩阵的应用提供了扎实的理论依据。实验仿真表明,提出的混沌测量矩阵能确保良好的信号和图像重构精度,明显优于纯随机矩阵、伯努利矩阵和高斯矩阵等其它经典测量矩阵。 相似文献
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我国经济的发展越来越快,信息技术借着经济的发展也取得了很好的结果。在因特网的时代,人们对科学技术的提升越来越期待。科学技术发展得越来越好,这就给人们的生活带来了更大的方便。从云计算概念诞生的那天起,就得到了许多科学爱好者的用心研究。计算机技术发展的前景越来越好,这也带动了云计算的发展,同时云计算独特的特点和潜能也推动了云计算自身的发展。文章讨论了云计算环境下使得数据存储发挥得最好。 相似文献
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