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  1. CoSaMP算法

  2. 本文档是一片关于稀疏信号的重构算法的介绍，该文档比较详细地介绍了算法，有充足的理论基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-04
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：killey88

  1. OMP算法重构代码

  2. omp算法重构 实现信号采样重构对比差异的体现 直观明了 输入信号通过FFT变换后，稀疏信号的频域图 在IFFT变换之前，重构稀疏信号的频域图 重构信号与原信号，作为对比用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-12
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：freesara

  1. 信号DCT字典稀疏表示

  2. 信号DCT字典稀疏表示，匹配追踪算法（MP）搜索稀疏系数，重构误差达到精度停止循环。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-08-12
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：u010627377

  1. 信号稀疏重构中的omp算法

  2. 信号稀疏重构的omp算法，内含有三个不错的omp算法的Matlab代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-07
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：u014588429

  1. l1-svd稀疏重构算法

  2. 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-09-25
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：sinat_29850777

  1. 窄带信号稀疏算法

  2. 通过稀疏信号的重构来进行窄带信号的方位估计，具有效率高抗噪能力强等优点，对于信号处理，方位估计学习者很有帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-10-15
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：sinat_41943926

  1. l1-svd稀疏重构算法

  2. 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：sj13483162817

  1. 利用稀疏协方差矩阵进行DOA估计.rar

  2. 此代码利用阵列接收信号协方差矩阵的稀疏性，利用压缩感知的稀疏重构理论实现信号的方位估计，求解过程用到凸优化包，

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-04
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：luckygirl428

  1. 基于稀疏表示的相干分布式非圆信号的参数估计

  2. 基于稀疏表示技术,该文提出一种相干分布式非圆信号的参数估计新方法。该方法将信号的非圆特性引入分布式信源模型,充分利用非圆信号的特性,联合阵列输出协方差矩阵和椭圆协方差矩阵,并将其矢量化之后表示在受制于稀疏限制的过完备字典上;然后将DOA估计转化为一个稀疏重构问题,能够一次性求解出中心DOA和角度扩展。仿真结果表明,该方法适用于各种非圆率的非圆信号,具有较好的信噪比性能和分辨力,所提出的方法还能对圆和非圆信号同时存在的情况进行有效估计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：weixin_38628183

  1. 块稀疏重构的宽带信号DOA估计方法

  2. 块稀疏重构的宽带信号DOA估计方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：weixin_38653687

  1. 图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

  2. 为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性，针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏，提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时，在每次迭代更新后，根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基，使得变换后信号能量分布更加集中，并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明，该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果，保护了图像的细节。

  3. 所属分类：其它

  1. 稀疏的归一化功放模型及预失真应用

  2. 针对射频功放的非线性特性进行了研究,提出一种新的稀疏化的Volterra级数模型。该模型基于压缩感知算法,将稀疏系统的辨识等效为信号的重构问题,利用正则正交匹配(ROMP)算法对核系数进行稀疏化并选择出活跃的核系数。将提出的模型与记忆多项式(MP)模型、通用记忆多项式(GMP)模型进行比较,较MP模型的建模精度提升10.7 dB,模型系数减少25%;较GMP模型的建模精度提升3.9 dB,模型系数减少57.65%。仿真结果表明,提出的方法实现了良好的预失真线性化性能,极大地降低了模型系数,优于传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：610kb
    • 提供者：weixin_38581777

  1. 基于人工免疫算法的压缩感知信号重建

  2. 压缩感测的核心，即信号重构，是对信号稀疏性问题的一种约束，可以通过10范数最小化来实现。 但是l0范数的最小化要求穷举所有原始信号的可能性，这是传统算法难以解决的NP难题。本文提出了一种基于人工免疫算法的信号重构算法，可以直接解决l0范数的最小化。 通过数值仿真证明，基于该方法的信号重建和光声图像重建性能优于OMP算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：weixin_38532629

  1. 基于l0最小化的稀疏重构智能贪婪追踪模型

  2. 基于最小化的10稀疏重构是一个NP难题，具有很高的计算复杂度，这是传统算法难以实现的。 尽管贪心算法旨在解决最小化问题，但更有可能获得次优解决方案。 在本文中，我们提出了一种智能贪婪追踪（IGP）算法来从本质上解决l0最小化问题。 首先，针对稀疏重建问题提出了一种新颖的优化函数，其稀疏性水平为先验。 然后，设计了一种两周期优化算法，其目的是通过寻找全局最优解来智能，准确地估计支持集及其对应的系数。 为此，我们利用智能优化算法进行全局搜索和解决组合优化问题，以指导智能估计。 另外，通过贪心算法的匹

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Homotopy-DCD算法的基于稀疏重构的加权非凸优化

  2. 提出了一种简单，高效，易于硬件实现的迭代加权算法，以提高基于压缩感知（CS）的稀疏重建的恢复性能。 与传统的l1范数和加权的l1范数优化相比，该算法专注于使用同伦和二分坐标下降（DCD）算法来解决加权非凸罚分最小化问题。 数值实验结果表明，所提出的新方法在信号重建质量方面优于传统方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：weixin_38627769

  1. 毫米波大规模MIMO系统的块稀疏混合预编码和有限反馈

  2. 使用大规模多输入多输出（MIMO）技术的毫米波（mmWave）通信已被视为5G无线系统的关键启用技术，因为它可以提供每秒千兆比特的数据速率。 由于毫米波系统中混合信号设备的高成本和功耗，混合模拟和数字预编码收发器体系结构近来受到了广泛关注。 在本文中，我们充分利用mmWave信道的空间结构来找到性能接近最佳的混合预编码器，并减少了反馈位数。 由于具有低角度扩展的散射簇数量有限，MmWave MIMO信道具有块稀疏性结构。 因此，我们将混合预编码器设计公式化为块稀疏重构问题，并基于贪婪序列聚类，提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：591kb
    • 提供者：weixin_38515362

  1. 为多云提供压缩感知的稀疏重建服务的支持集确保并行外包

  2. 通过利用信号稀疏性的概念，新的信号采集范例压缩感测（CS）成功地将编码器的系统复杂性转移到了解码器。 如果必须在保证信号私密性的同时考虑解决繁重的解码工作，最好的选择之一就是将稀疏的重构服务外包给具有丰富计算资源的云。 我们建议将稀疏重建服务并行外包给多云，并假设多云不能私下相互勾结。 拥有者使用具有低复杂度和较少内存的简单交换原语（而不是完整的随机排列矩阵）来保护2D信号的支持集，该集由该信号中非零条目的索引组成。 在执行并行压缩感测时，此交换原语等效于随机置换矩阵，因此很有可能放宽2D稀疏信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：weixin_38674675

  1. 交替方向块稀疏信号快速重构算法

  2. 交替方向块稀疏信号快速重构算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：608kb
    • 提供者：weixin_38686245

  1. 基于差分的稀疏度自适应重构算法

  2. 针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原始信号的稀疏度,达到重构的效果.仿真结果表明,在相同采样率下,文中算法可以获得较好的重构效果,尤其在采样率较低(采样率≤0.5)的情况下,这种优势更加明显.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法

  2. 摘要：针对现有时频分析方法存在噪声抑制能力弱、时频聚集性不强的缺点，提出了一种基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法来获取清晰的、高聚集度的时频图。首先根据惩罚函数的思想建立了跳频信号无约束的稀疏重构模型；然后理论分析了罚函数因子的取值标准；最后用近似l

  3. 所属分类：其它

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