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文檔簡介
1、稀疏的高維信號本質(zhì)上是一個稀疏的高維向量，我們經(jīng)常使用編碼矩陣對這種高維信號進行編碼采樣，從而將其壓縮為低維信號。Cand`es和Tao(2005)提出當(dāng)編碼矩陣具有足夠小的約束等距常數(shù)（Restricted Isometry Constant）時，原始高維信號可以從壓縮后的低維信號中精準(zhǔn)還原，這就是壓縮感知技術(shù)（Compressed Sensing）。而壓縮感知技術(shù)的核心問題之一就是如何構(gòu)建具有足夠小的約束等距常數(shù)的編碼矩陣。為解決這
2、一問題，本文將覆蓋表(Covering Array)和二次抽樣隨機Hadamard變換(Subsampled Randomized Hadamard Transform)的方法結(jié)合起來創(chuàng)造性地提出了覆蓋表變換(Covering Array Transform)。模擬結(jié)果表明，相對二次抽樣隨機Hadamard變換，我們提出的方法可以生成出具有更小約束等距常數(shù)的編碼矩陣。另外，在壓縮感知的實際模擬中，由于計算量往往非常大，因此如何衡量一個編
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