【摘 要】
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压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法，它对可压缩信号可以大大降低采样数据。为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度，本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(50925727);国家自然科学基金(60876022)资助项目
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压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法，它对可压缩信号可以大大降低采样数据。为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度，本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声信号重构算法，该算法对随机观测矩阵进行奇异值分解，通过均值算法修改对角矩阵的特征值，产生新的观测矩阵用于线性测量，理论证明了新观测矩阵比原观测矩阵具有更高的重构精度。仿真结果表明，算法重构精度在一维信号提高了3％-5％，二维信号的PSNR值提高1—2dB。
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