遗传匹配追踪

结合稀疏贝叶斯学习和压缩感知CS理论,提出了一种基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构的新方法。该方法将SAR图像的重构过程看做是一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数。利用高斯混合

运算复杂度高是基于压缩感知(CS)的雷达成像方法走向实用亟待克服的难题。该文利用雷达目标散射率分布的稀疏性，研究了基于改进正交匹配追踪(OMP)算法的2维联合压缩成像方法。首先建立了步进频雷达回波的稀

压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的伞新的信号采样理论。该理论表明，通过采集少 量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上，提出了一种新的基 于正

文中介绍了遗传算法以及遗传算法在水声宽带换能器匹配中的优化设计,本实验在基于实频法设计上尝试采用了具有并行性和全局搜索性的遗传算法优化。水声换能器采用ZT40-16,匹配后得到的器件匹配参数通过实验测

光线追踪 与Hova令人沮丧的Vulkan包装机进行光线追踪

在有限采样情况下, 研究具有时滞的多输入单输出受控自回归系统的参数辨识和时滞估计问题. 当采样次数少于未知变量数时, 描述系统的方程组是欠定的, 对其目标函数求解是NP-hard 问题, 传统方法无法

匹配追踪在单通道测井信号分离中的应用，张文惠，袁泽林，声波测井信号中包含着多道混跌的信号，是典型的单通道多混跌信号。各个信号分量都反映着重要的地层属性。为解决这种从单通道混合

基于快速贝叶斯匹配追踪的稀疏信道估计，陈华健，戚晨皓，本文研究了基于快速贝叶斯匹配追踪的稀疏信道估计。针对实际常用的无线多径信道模型中，多径抽头位置通常服从伯努利分布，多径抽

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的，并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法能够实现稀疏度未知情况下的重构，而广义正交匹

基于压缩感知理论的重建关键在于从压缩感知得到的低维数据中精确恢复出原始的高维稀疏数据。针对目前大多数算法都建立在稀疏度已知的基础上，提出一种后退型固定步长自适应匹配追踪重建算法，能够在稀疏度未知的条件