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一维非均匀采样信号可变稀疏度傅里叶重建算法研究
被引量:
3
1
作者
周亚同
张伟
杨瑞霞
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第7期188-191,共4页
非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建(FRMN)算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重建(FRVS)算法,并利用贝叶斯推理赋予其概率解释.FRVS通过引...
非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建(FRMN)算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重建(FRVS)算法,并利用贝叶斯推理赋予其概率解释.FRVS通过引入稀疏约束矩阵,不仅在FRMN的基础上融入了稀疏重建思想,而且求解形式与FRMN相同.一维复杂理论信号重建实验表明,FRVS比FRMN具有更高的重建精度.最后将FRVS重建算法用于实际医学心电图信号重建,结果表明FRVS能解决实际重建问题,在重建过程中需选择合适的稀疏度参数.
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关键词
非均匀采样
信号重建
可变稀疏度
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职称材料
题名
一维非均匀采样信号可变稀疏度傅里叶重建算法研究
被引量:
3
1
作者
周亚同
张伟
杨瑞霞
机构
河北工业大学信息工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第7期188-191,共4页
基金
国家自然科学基金(60972106)
中国博士后科学基金(20090450750)
天津市自然科学基金(11JCYBJC00900)
文摘
非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建(FRMN)算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重建(FRVS)算法,并利用贝叶斯推理赋予其概率解释.FRVS通过引入稀疏约束矩阵,不仅在FRMN的基础上融入了稀疏重建思想,而且求解形式与FRMN相同.一维复杂理论信号重建实验表明,FRVS比FRMN具有更高的重建精度.最后将FRVS重建算法用于实际医学心电图信号重建,结果表明FRVS能解决实际重建问题,在重建过程中需选择合适的稀疏度参数.
关键词
非均匀采样
信号重建
可变稀疏度
Keywords
non-uniformly sampling
signal reconstruction
variable sparseness
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一维非均匀采样信号可变稀疏度傅里叶重建算法研究
周亚同
张伟
杨瑞霞
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012
3
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