信号的稀疏性分析

本书介绍了信号与图像的稀疏分解方法及其在压缩编码、去噪、时频分析与信号识别等方面的应用。作者基于多年的研究成果，重点介绍了信号处理及图像压缩编码方面的应用案例。读者可以从中了解到稀疏分解在实际中的应用

基于加权l1范数的稀疏信号重建，稀疏信号是带噪声的-Sparse signal reconstruction based on the weighted l1 norm sparse signal w

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;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计。基于稀疏

信号与图像的稀疏分解及初步应用-王建英 很高清 很全面 十分有用的学习资料,适合初学者和应用 !!!

目的对一维的多通道非平稳信号EEG随机非自适应地欠采样,高质量地重建原信号,从而实现EEG信号的自动检测与分析。方法实验中以高斯函数及其一、二阶导数为原子的生成函数,构建了一个新的冗余多成份字典.随机

信号完整性仿真分析培训课件。图文并茂,简洁清晰。某公司内部培训资料。包含基础知识和案例分析,值得参考。

信号完整性问题是高速PCB设计者必需面对的问题。阻抗匹配、合理端接、正确拓扑结构解决信号完整性问题的关键。传输线上信号的传输速度是有限的,信号线的布线长度产生的信号传输延时会对信号的时序关系产生影响,

Altium Designer中进行信号完整性分析

作者Young,Brian，是一本非常有价值的著作，这本书内容写得比较深，还牵涉到大量的芯片内部逻辑和Spice建模等内容，可作为理论研究和仿真分析参考书。

全面论述了信号完整性问题。主要讲述了信号完整性和物理设计概论，带宽、电感和特性阻抗的实质含义，电阻、电容、电感和阻抗的相关分析，解决信号完整性问题的四个实用技术手段，物理互连设计对信号完整性的影响，数