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针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的大规模计算和慢速的缺点，提出了一种结合小波变换(WT)和压缩感知(CS)算法的改良型图像拼接方法。该方法的工作原理如下：首先，利用压缩感知技术对图像进行小波变
为了能够有效地改善低码率压缩图像的主客观质量,减少图像复原所需观测数据量,节约存储空间和计算量,提出了一种基于多层小波变换的压缩感知图像快速复原算法。该算法将压缩感知理论中的信号重构方法运用于图像复原
压缩感知作为现代信号处理的最新进展，在认知无线电到等领域中的应用潜力巨大。
为更好地提高核磁共振图像重构质量,提出了一种基于熵约束字典学习和加权全变分的图像重构算法。首先对图像进行分块,基于熵约束构建新的字典学习模型,生成字典库;结合加权的各向同性与各向异性的全变分正则项构建
本文利用压缩感知算法对心电数据信号进行压缩，从而实现心电数据的高压缩率与高精度。从压缩感知算法的原理可知，稀疏字典能够反映某类数据的结构信息，因此，针对心电数据这一具有特殊结构的数据，利用压缩感知算法
本文档主要介绍了基于MATLAB的压缩感知理论。
近年来，随着现代信息技术的飞速发展，人们对信息量的巨量需求与传统的信号处理理论之间的矛盾日益加剧。传统的奈奎斯特采样定理要求采样速率必须大于信号最高带宽的两倍以上才能精确恢复出原始信号，然而在实际应用
基于压缩感知的MIMO信道估计算法，使用了CoSaMP算法，GBP算法，OMP算法，CE算法，还有ls信道估计算法，MMSE算法，MIMO信道模型，等很全面
最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是
针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,基于压缩感知理论,提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构
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