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矩阵/张量填充理论在信号处理中应用
【摘 要】
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填充理论是紧随压缩感知理论之后迅速发展起来的,主要致力于解决从不完整的数据信息中补全缺失数据,被广泛应用于图像填充、信号处理、机器学习、计算机视觉等领域。其主要利用矩阵或张量的低秩性质,通过构造对应的核范数最小化优化模型将缺失数据的补全转化为优化问题的求解。本文结合阵列信号处理和频谱数据处理的应用背景,以低秩矩阵填充理论和低秩张量填充理论为基础,首先解决了均匀面阵中部分阵元损坏情况下如何实现有效的
【出 处】
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南京航空航天大学
【发表日期】
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2020年01期
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