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作者

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  • 150 篇 中文
检索条件"主题词=稀疏信号重构"
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一种基于信息一致性的稀疏信号重构方法
一种基于信息一致性的稀疏信号重构方法
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作者： 彭嫔 赵智 余卫宇 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
本发明公开了一种基于信息一致性的稀疏信号重构方法，包括以下步骤：初始化传感器节点i在t时刻的相关参数，计算在t时刻的初始信息向量vi(0)和信息矩阵Vi(0)；初始化传感器网络一致性速率因子λ和一致性迭代总次数K，交换网络中相邻节... 详细信息
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基于PiE函数的压缩感知稀疏信号重构方法
基于PiE函数的压缩感知稀疏信号重构方法
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作者： 刘玉兰 林荣荣 周宇扬 510000 广东省广州市东风东路729号
一种基于PiE函数的压缩感知稀疏信号重构方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)信号采样，将高维信号通过测量矩阵进行采样，得到一组低维测量数据；(2)稀疏表示，用采样得到的低维测量数据用于恢复原始信号，需要先对信号进行稀... 详细信息
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基于L0正则化阈值迭代的稀疏信号重构方法、设备及介质
基于L0正则化阈值迭代的稀疏信号重构方法、设备及介质
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作者： 周新 牟卫峰 朱明东 左青云 刘畅 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
本发明公开了一种基于L0正则化阈值迭代的稀疏信号重构方法，包括：以稀疏信号参数集里的参数为输入，并以零向量初始化稀疏信号；以所述稀疏信号参数集里的参数构建中间函数；基于所述中间函数构建稀疏信号迭代函数；判断所述稀疏信号... 详细信息
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一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法
一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法
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作者： 王建军 王海林 张枫 黄建文 王智 艾兴 400715 重庆市北碚区天生路2号
本发明属于信号重构技术领域，公开了一种基于IPNN和压缩感知的稀疏信号重构方法，本发明根据Lq极小化问题更接近于压缩感知核心这一重要理论基础，通过模型转换的思想将求解无约束Lq极小化问题转化为一个凸集上的变分不等式求解问题，... 详细信息
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一种基于尾部哈达玛积参数化的快速稀疏信号重构方法
一种基于尾部哈达玛积参数化的快速稀疏信号重构方法
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作者： 李广响 李德权 杨安妮 232001 安徽省淮南市泰丰大街168号
本发明解决了在信号完美重构比率高的情况下，信号重构时间长的问题。针对这一问题，本发明首次提出了一种基于尾部哈达玛积参数化的快速稀疏信号重构方法，同时也是首次将哈达玛积参数化应用到压缩感知领域。本发明的方法在高维欠采样... 详细信息
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一种基于模糊自适应遗传算法的稀疏信号重构方法
一种基于模糊自适应遗传算法的稀疏信号重构方法
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作者： 费腾 刘岚雪 孙云山 刘婷 张晓琴 朱正宇 300134 天津市北辰区光荣道409号
本发明公开了一种基于模糊自适应遗传算法的稀疏信号重构方法，涉及稀疏信号重构技术领域；该方法包括以下步骤：基于压缩感知理论恢复原始稀疏信号，确定优化问题；对遗传算法进行改进，加入交叉变异算子的更新策略和局部搜索策略，得... 详细信息
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基于固定时间时变神经动力学优化的稀疏信号重构方法
基于固定时间时变神经动力学优化的稀疏信号重构方法
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作者： 巨兴兴 杨鑫松 韩信 王殿伟 张倩 孙亚平 车杭骏 610044 四川省成都市一环路南一段24号
本发明公开了基于固定时间时变神经动力学优化的稀疏信号重构方法，涉及信号重构技术领域，包括以下步骤，建立稀疏信号重构的L0‑范数最小化优化模型；通过拉格朗日乘子方法和凸松弛方法，用L1‑范数复合优化模型去近似L0‑范数最小化优... 详细信息
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一种基于两步深度展开策略的稀疏信号重构方法
一种基于两步深度展开策略的稀疏信号重构方法
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作者： 邵凯 闫力力 王光宇 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
本发明涉及一种基于两步深度展开策略的稀疏信号重构方法，属于信号重构技术领域，包括以下步骤：S1：输入信号的稀疏化；S2：利用TwDU算法改进传统的稀疏信号重构算法的深度展开模型；S3：利用改进后的稀疏信号重构算法对原始稀疏信号... 详细信息
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一种阈值迭代的稀疏信号重构方法、设备及介质
一种阈值迭代的稀疏信号重构方法、设备及介质
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作者： 周新 牟卫峰 朱明东 左青云 刘畅 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
本发明公开了一种阈值迭代的稀疏信号重构方法，包括：以稀疏信号参数集里的参数为输入，并以零向量初始化稀疏信号；以所述稀疏信号参数集里的参数构建中间函数；基于所述中间函数构建稀疏信号迭代函数；判断所述稀疏信号迭代函数相邻... 详细信息
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一种低复杂度块状稀疏信号重构方法
一种低复杂度块状稀疏信号重构方法
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作者： 方俊 张立造 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明属于稀疏信号恢复的技术领域，尤其涉及一种在信号接收中基于广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)的低复杂度块状稀疏信号重构方法。一种低复杂度块状稀疏信号重构方法，包括如下步骤：通过压缩感知... 详细信息
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