压缩感知理论综述摘要:信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段多年来指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费压缩感知pressed Sensing)提出一种新的采样理论它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号本文详述了压缩感知的基本理论着重介绍了信号稀疏变换观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展并介绍了压缩感知的
压缩感知理论简介 The Introduction ofpressed Sensing (CS) Theory 西安工程大学理学院 李海洋1 背景
面向内容的语音信号压缩感知研究与简单实现一做压缩感知课题的目的 我们之所以选压缩感知为课题是因为它是与奈奎斯特采样定理截然不同它在远小于Nyquist 采样率的条件下用随机采样获取信号的离散样本通过非线性重建算法完美的重建信号是非常具有革命性的理论体系相对于传统的采样压缩压缩感知可以在采集信号和压缩编码方面有绝对优势因为它具有较小的数据点这带来了能源成本的节约同样也带来了用时上的节省应用前景
万方数
1. 压缩感知概念基本方法:信号在某一个正交空间具有稀疏性(即可压缩性)就能以较低的频率(远低于奈奎斯特采样频率)采样该信号并可能以高概率重建该信号理论依据:方法提出者Donoho等人在文章中指出:设长度为N的信号X在某个正交基Ψ上是稀疏的如果能找到一个与Ψ不相关(不相干)的观测基 Φ用观测基Φ观测原信号得到M个观测值 K<M<<N 得到观测值Y那么可以利用最优化方法从观测值中高概率重构X2. 压
1 压缩原理要清楚 USI 的压缩原理首先需要对图像的存储方式有一个基本的了解USI 压缩是建立在索引色的基础上进行的 索引图与RGB图对于PNG图像可以分为索引(Index)图和RGB图两种索引图只包含固定数量的颜色而RGB图的颜色数量是不受限制的RGB图的每一个象素都保存一个RGB值代表这个象素的颜色因此一张RGB图有多少个象素文件中就保存多少个RGB值而索引图会将其固定数量的颜色按照顺序排列
新技术讲座学习心得压缩感知技术压缩感知是近年来极为热门的研究前沿在若干应用领域中都引起瞩目关于这个题目松鼠会已经翻译了两篇文章一篇来自于压缩感知技术最初的研究者陶哲轩一篇来自威斯康辛大学的数学家艾伦伯格这两篇文章都是普及性的但是由于是专业的研究人员所以事实上行文仍然偏于晦涩因此我不揣冒昧在这里附上一个画蛇添足的导读以帮助更多的读者更好了解这个新颖的研究领域在理论和实践上的意义压缩感知从字面上看
第 33 卷 第 2 期
泛函分析题1_1压缩映射原理 证明完备度量空间的闭子集是完备的子空间而任一度量空间中的完备子空间必是闭子集.证明:(1) 设(X ?)是完备度量空间A ? XA是X的闭子集.若{xn}是A中的Cauchy列则{xn}也是X中的Cauchy列.因(X ?)完备故{xn}收敛于X中某点x.而A是X的闭子集且{xn}是A中的点列故其极限x也在A中.因此{xn}是子空间A中收敛列.所以子空间(A ?)是完
第二章 脉冲压缩概述 窄脉冲高距离分辨力雷达的能力距离分辨力:通常在距离上比在角度上更容易分离(分辨)多个目标距离精度: 具有良好分辨力的雷达同样具有良好的距离精度杂波衰减: 通过减少与目标回波信号相竞争的分布式杂波量可以提高目标-杂波比杂波内可见度:对一些片状类陆地和海杂波高分辨力雷达可在杂波片间的清晰区域中检测运动目标多普勒容错:采用窄脉冲波形时运动目标的多普勒频移与接收机带宽相比显得
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