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本文设计了一种容易实现的新算法.通过快速稀疏度评估的方法处理稀疏度未知的信号,有效地提高了疏密度评估的效率;同时,在重构过程中,避免了迭代时产生的观测向量的投影运行;此外,应用反应信号可能性的系数,验证了设计算法的性能.当稀疏性相对较大时,论文中所设计的算法的性能将明显下降.
基于分散式压缩感知的低能耗信号重构模型
【摘 要】
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本文设计了一种容易实现的新算法.通过快速稀疏度评估的方法处理稀疏度未知的信号,有效地提高了疏密度评估的效率;同时,在重构过程中,避免了迭代时产生的观测向量的投影运行;
【机 构】
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肇庆学院电子信息与机电工程学院
【出 处】
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肇庆学院学报
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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广东省自然科学基金博士启动项目(2014A030310286)
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