多观测向量相关论文
压缩感知是一种新型的信号采样理论,利用信号的稀疏性,在对信号采样的同时对数据进行了压缩。分布式压缩感知建立在压缩感知理论基......
针对传统的高光谱影像稀疏表达分类模型忽略像元间的内部结构关系且运算效率较低,提出多观测向量的稀疏表达模型来研究高光谱影像......
基于融合中心的多观测向量联合稀疏信号恢复算法需要将各个传感节点的数据传输到融合中心（融合中心可能远离各个节点），该方法在节点功......
针对基于范数优化的多目标动态荧光分子重建稀疏性不足、定位精度低的问题,本研究提出了基于块稀疏贝叶斯学习的重建方法。该方法......
针对多路径匹配追踪（multipath matching pursuit,MMP）无法利用稀疏信号的结构信息、迭代层数较高时计算复杂度较大等问题,提出了一......
基于压缩感知（Cs）的合成孔径雷达（SAR）成像可以有效降低数据量、提高分辨率和减少信号带宽，但由于SAR成像过程中受到强噪声和杂波干扰，在......
为解决米波雷达低空测角的精度问题，该文结合稀疏贝叶斯学习方法，利用相邻快拍稀疏结构的相似性，将多观测向量模型通过Kronecker积变......
二维稀疏信号的重构可以通过解多观测向量的稀疏表示问题来实现。然而,当各向量的稀疏结构不同时,将稀疏恢复算法拓展到多观测向量......
基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交......
多数现有的压缩感知重建算法基于单观测向量,处理图像信号时将其表示成一维信号,算法效率低,重建图像的效果也有待提高.本文提出了......
