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压缩传感理论与重构算法

消耗积分:0 | 格式:其它 | 大小:1365 KB | 2011-02-17

nana

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摘要：压缩传感理论（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ，ＣＳ）以远低于Ｎｙｑｕｉｓｔ采样频率的非适应性测量和优化方法高概率重构信号．本文介绍了ＣＳ的基本理论、重构算法，包括贪婪、凸优化方法及我们提出的ＭＢＯＯＭＰ算法；同时，采用０１组成的随机信号进行性能比较的模拟实验，结果表明我们的算法优于传统的ＯＭＰ算法．

关键词：压缩传感；稀疏表示；信号恢复；无线传感网络；模拟－信息转换

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