

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、壓縮感知(Compressed Sensing)是一種新的信號采樣與處理的理論框架,它通過利用信號的稀疏性或可壓縮性對信號進行采樣壓縮,在保證信號正確重構的前提下所需的采樣數(shù)可以突破傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定律中關于采樣帶寬的要求,并且能夠在信號采樣的同時進行信號的壓縮。由于測量矩陣的性能直接影響信號采樣與信號重建的性能,在壓縮感知的過程中起著至關重要的作用,因此設計性能良好的壓縮感知測量矩陣對壓縮感知理論的發(fā)展及應用具有重要意義。本文圍繞壓縮
2、感知測量矩陣進行了研究,詳細討論了壓縮感知的原理及其發(fā)展與應用的領域,深入研究了現(xiàn)有常用的壓縮感知測量矩陣的特點及性能,針對目前壓縮感知測量矩陣中存在的問題,本文主要進行了以下工作:
1.針對壓縮感知測量矩陣計算復雜度高、硬件不易生成等問題,提出了一種新型結構的壓縮感知塊稀疏循環(huán)移位矩陣,該矩陣的元素屬于集合{0,1,-1},矩陣中的每一個子矩陣都通過隨機循環(huán)移位一個稀疏托普利茲矩陣而得到。理論證明了所提出的塊稀疏循環(huán)移位矩陣
3、滿足約束等距性(RIP)條件,即用該矩陣進行稀疏信號采樣,可以保證信號的恢復性能在一個較高的水平上。詳細比較了所提塊稀疏循環(huán)移位矩陣與高斯隨機矩陣、托普利茲矩陣、塊托普利茲矩陣,在計算復雜度、存儲量和矩陣元素類型上的區(qū)別及優(yōu)勢,并通過Matlab仿真,驗證了采用塊稀疏循環(huán)移位矩陣,可以在保證信號恢復質(zhì)量的前提下顯著降低計算復雜度,并優(yōu)化了矩陣行權重值,確定了行權重值的下限。與傳統(tǒng)壓縮感知測量矩陣相比,所提出的測量矩陣具有以下優(yōu)勢:(1)
4、低感知復雜度;(2)高恢復精確度;(3)低存儲容量;(4)硬件友好。
2.針對用壓縮感知對二維圖像進行處理過程中存在的存儲量大、計算復雜度高、運算耗時長的問題,提出適合于二維圖像尤其是醫(yī)學圖像處理的塊稀疏循環(huán)移位矩陣,并基于圖像的分塊處理,使每一個圖像塊都可以獨立、實時地用該矩陣進行采樣。仿真實驗表明,與目前壓縮感知二維圖像處理中性能穩(wěn)定、處理快速、使用廣范的置亂塊哈達瑪矩陣相比,所提適用于二維圖像處理的塊稀疏循環(huán)移位矩陣,在
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 壓縮感知測量矩陣的研究.pdf
- 基于壓縮感知的測量矩陣研究.pdf
- 壓縮感知測量矩陣構造方法研究
- 壓縮感知測量矩陣構造方法研究.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣構造算法研究.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣的優(yōu)化方法研究.pdf
- 基于LDPC碼的壓縮感知測量矩陣研究.pdf
- 壓縮感知中的測量矩陣設計與重構算法研究.pdf
- 壓縮感知圖像測量矩陣設計及其重構算法.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣構造與優(yōu)化的研究.pdf
- 基于壓縮感知的測量矩陣設計及在成像系統(tǒng)中的應用.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣的構造與優(yōu)化研究.pdf
- 壓縮感知測量矩陣優(yōu)化及其應用研究.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣的構造與優(yōu)化.pdf
- 壓縮感知的測量矩陣與圖像融合應用研究.pdf
- 面向壓縮感知語音增強算法的測量矩陣的研究.pdf
- 基于壓縮感知理論的可硬件實現(xiàn)的測量矩陣研究.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣與重建算法的改進研究.pdf
- 用于壓縮感知的確定性測量矩陣研究.pdf
- 壓縮感知中測量矩陣的優(yōu)化與構造方法.pdf
評論
0/150
提交評論