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随着科技的发展,呈爆炸式增长的现代数据给数据的采集、传输和储存产生了巨大的压力和浪费.压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的提出有效缓解了以上压力.本文在介绍CS理论框架的基础上阐述其重构算法的分类和发展,着重介绍了稀疏重建模型和低秩重建模型对应的重建算法及各算法的特点.
压缩感知理论及重建方法
【摘 要】
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随着科技的发展,呈爆炸式增长的现代数据给数据的采集、传输和储存产生了巨大的压力和浪费.压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的提出有效缓解了以上压力.本文在介绍CS理论
【机 构】
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汕头大学医学院,汕头大学工学院电子系
【出 处】
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汕头大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672335,61601276);广东省自然科学基金资助项目(2016A030310077);广东省创新强校项目(2017KTSCX121);山东省高等学校科技计划项目(J16L158)
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