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不同于奈奎斯特采样定理所规定的采样率必须大于或者等于信号最高频率的2倍,压缩感知理论指出如果一个信号在某一变换域内是稀疏的......
与奈奎斯特采样定理相比，压缩感知理论拥有更低的采样速率，该理论突破了奈奎斯特采样定理的瓶颈，引发了信号处理领域的变革，许多学者开......
随着信息技术的飞速发展,传统的Shannon/Nyquist采样定理已不能满足日益增长的海量数据的存储、传输、处理等问题,这就需要更强大......
近几年，在信号处理领域出现了一种新的数据采集理论“压缩感知”(Compressed Sensing, CS)，该理论在数据采集的同时实现压缩，突破了传......
随着信息技术的快速发展,各领域的数据呈现爆炸式增长,其中包含了大量的缺失数据以及冗余属性,而这些干扰数据往往会影响人们做出......
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深度学习的方法在压缩感知重构中表现了良好潜能,而如何提升网络的深度特征表示能力是其中的一个关键问题.基于多通道网络能较好改......
采用工业无线传感器网络的机械状态监测系统需要进行复杂的数据压缩和高精度的重构,而传感器网络节点资源受限,针对这一问题提出基......
