基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法.pdf

本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值

2023-06-28

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基于DMWC系统的盲多带稀疏信号高效重构算法.pdf

本发明提出一种基于DMWC系统的盲多带稀疏信号高效重构算法，首先利用DMWC系统得到样本序列，然后求解门限值，将测量矩阵各列向量与残差矩阵的内积值与弱相关的门限值进行比较，选出测量矩阵中满足弱相关的原子，使用匹配追踪的迭代思想迭代更新，得到循环算法下的支撑集，然后执行ISWOMP算法，得到ISWOMP算法下的支撑集，求出联合支撑集后删除无效支撑集，输出最终的支撑集。ISWOMP算法中引入相关系数对原子进行“弱选择”，避免了因内积值的范数影响，提高了原子选择准确性。在保证高概率重构信号的条件下，提升了对随机

2023-06-27

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基于MWC系统的低频带数下支撑集快速恢复算法.pdf

本发明提出一种基于MWC系统的低频带数下盲信号支撑集快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n]，将y[n]按行相加，得到传统的单列压缩感知模型,这样就成功的将CTF模块中恢复算法从MMV(Multiple?Measurement?Vectors)模型转到了SMV(Single?Measurement?Vector)模型，我们称为RSMV?(Reduced?Single?Measurement?Vector)。这里A是由产生伪随机周期信号的移位寄存器子板生成的观测矩阵。得到SMV模型

2023-06-28

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盲稀疏源信号分离算法的恢复性研究.pptx

汇报人：目录PARTONEPARTTWO背景介绍研究目的和意义论文结构概述PARTTHREE盲信号处理基本概念稀疏源信号分离算法原理盲稀疏源信号分离算法研究现状PARTFOUR恢复性研究背景和意义恢复性研究方法恢复性研究结果结果分析PARTFIVE实验环境与数据集实验过程与方法实验结果展示与分析性能评估与比较PARTSIX研究成果总结研究不足与局限性分析未来研究方向展望PARTSEVENTHANKYOU

2024-10-01

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基于MWC多测量向量的高效恢复算法.docx

基于MWC多测量向量的高效恢复算法引言现代通信系统需要高效的信号恢复算法来处理接收到的信号。在接收到多个复杂的信号时，使用仅基于单个测量的传统恢复算法可能会导致较大的误差。因此，需要引入一种更高效、更准确的多测量向量（MWC）算法来解决这个问题。本论文将探讨基于MWC的高效恢复算法。多测量向量模型多测量向量模型是一种使用多个测量进行信号恢复的模型。该模型假设未知的信号是一个列向量x，已知的测量矩阵A是一个mxn的矩阵，已知的多个测量结果为y1、y2、...、yk，其中yi=Ax+i，i为噪声向量。多测量向

2024-11-01

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