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加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
被引量:
1
1
作者
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015年第3期134-140,共7页
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表...
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表达具有较好的稀疏性。通过稀疏的窗截表达实现对非稀疏表达的压缩传感。结合高斯和矩形窗口函数给出了详细的理论分析,无噪和加噪信号的实验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
图像处理
压缩传感
非稀疏表达
窗截表达
稀疏性
信号重建
原文传递
题名
加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
被引量:
1
1
作者
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
机构
华南农业大学物理系
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015年第3期134-140,共7页
基金
国家自然科学基金(61307011)
广东省自然科学基金(9151064201000035)
文摘
为了把压缩传感技术应用到变换域非稀疏信号中,提出了一种能够改善信号非稀疏表达稀疏性的新方法。该方法采用可移动窗口函数把信号在变换域中的非稀疏表达截取成多个窗截表达,只要控制每个窗口函数宽度远小于信号的长度,则每个窗截表达具有较好的稀疏性。通过稀疏的窗截表达实现对非稀疏表达的压缩传感。结合高斯和矩形窗口函数给出了详细的理论分析,无噪和加噪信号的实验结果证明了该方法的有效性。
关键词
图像处理
压缩传感
非稀疏表达
窗截表达
稀疏性
信号重建
Keywords
image processing
compressed sensing
non-sparse representation
window-cuttingrepresentation
sparsity
signal reconstruction
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加窗截取改善信号非稀疏表达的稀疏性
杨初平
蔡汶曦
翁嘉文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2015
1
原文传递
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参考文献
引证文献
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