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面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究
【摘 要】
:
稀疏信号重构算法是压缩感知研究中的核心部分,可分为针对单信源的稀疏信号重构与针对多信源的联合稀疏信号重构,后者又称为分布式压缩感知稀疏信号重构。目前针对单信源的稀疏信号重构算法主要集中于贪婪重构算法,但其存在过拟合与短视的明显缺陷。而针对多信源的联合稀疏信号重构,混合支撑集模型是对多信源相关性进行建模的一般化形式,目前基于混合支撑集模型的联合稀疏信号重构算法没有考虑如何获得公共支撑集的良好估计,不
【机 构】
:
厦门大学
【出 处】
:
厦门大学
【发表日期】
:
2020年07期
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