平滑L0范数相关论文
传统的雷达角度估计都是在高斯噪声背景下基于奈奎斯特采样定理的信号处理。为了抑制噪声的影响,通常采用累积量的方法对信号进行......
随着航天遥感技术的飞速发展,遥感图像采集数据耗时长、图像数据量大等问题的出现对采样设备和存储设备提出了更高的性能要求。为......
将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题。通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通......
摘要：针对稀疏度未知时稀疏信号重构问题，提出一种快速平滑L0范数（SL0）稀疏信号重构算法。选用连续平滑函数近似L0范数，对平滑函数优化......
针对测量值受噪声污染的稀疏重构问题,本文提出了稳健近似l0范数最小化算法.该算法首先利用反正切函数近似l0范数,然后建立基于近......
摘要：本文提出一种基于负指数函数的平滑L0范数（SL0）块稀疏信号重构算法。首先，构造负指数函数作为代价函数，通过构建控制参数序列，求解......
针对稀疏信号的重构问题,提出了l0范数近似最小化算法。利用反正切函数近似l0范数建立相应的非凸优化问题。通过构造快速的不动点......
传统的匹配场处理方法存在分辨率低、抗噪性能差、不适用低快拍等问题.近年来出现了一类利用匹配场的空间稀疏性,将源定位转化为物......
随着航天遥感技术的飞速发展,遥感图像采集数据耗时长、图像数据量大等问题的出现对采样设备和存储设备提出了更高的性能要求。为......
研究了基于平滑l0范数的稀疏表示模型的指背关节纹识别方法。首先,对训练样本进行超完备字典的构建,然后采用局部二元模式进行特征......
研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的......
压缩感知理论（Compressed Sensing,CS）是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的......
压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值......
压缩感知技术作为一种高压缩量的信息技术,其利用稀疏性来实现信息的高度压缩,从而以降低传输过程中的频带带宽要求。然而压缩感知......
信号(图像)的表示方式问题一直是信号(图像)分析与处理领域中的重要研究课题之一,因为尽可能简洁的表示形式能使后续对信号(图像)......
压缩感知（Compressive sensing,简称CS）作为一种新的雷达信号处理方法吸引了大量研究人员的兴趣。CS理论缓解了雷达高分辨成像数据量......
雷达成像技术能够获取目标精细的结构特征,该项技术的应用在军事、民用等领域中有着重要地位。为了提高雷达成像能力,本文以成像场......
在传统奈奎斯特采样理论中,采样信号获得原始完整信息的前提是采样频率是信号带宽的两倍以上,这给硬件系统、存储处理和成本带来很......
压缩感知理论一经提出便受到人们的广泛关注。在该理论框架下,采样速率不再像Nyquist速率一样取决于信号的带宽,减轻了采样过程对......
平滑范数（Smoothed l0,SL0）压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑函数优化问题,可以有效地用于稀疏......
平滑l0范数（SL0）算法是一种基于近似如范数的压缩感知信号重构算法，采用最速下降法和梯度投影原理，通过选择一个递减序列来逐步逼近最......
水下目标在方位估计搜索空间中具有稀疏性,基于声矢量传感器阵空间稀疏模型实现小样本条件下的方位估计,结合压缩感知（CS）理论框架下......
