2 基于分形维度的压缩感知重构.docVIP

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2017-09-06 发布于天津
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中图法分类号文献标识码文章编号文章索引信息分形压缩感知高维信号重构方法刘佶鑫孙权森南京理工大学计算机科学与技术学院南京摘要压缩感知理论改变了香农采样定理的信号处理思路具有十分重要的科研应用价值压缩感知框架下信号重构是获取数字终端产品的关键性环节典型的重构方法是以基追踪算法为代表核心是解决范数最小化问题但是算法在高维的信号重构中表现不佳因此本文提出一种基于分形维度的压缩感知高维信号重构方法采用分形中的维度代替范数作为重构问题的目标函数实验的可视化结果和信噪比均表明分形压缩感知信号重构方法既保持了算

中图法分类号：TN911.72 文献标识码：A 文章编号：1006-8961(2011) - - 文章索引信息: 分形压缩感知高维信号重构方法刘佶鑫，孙权森（南京理工大学计算机科学与技术学院，南京 210094）摘要：压缩感知理论改变了香农采样定理的信号处理思路，具有十分重要的科研应用价值。压缩感知框架下信号重构是获取数字终端产品的关键性环节，典型的重构方法是以基追踪(BP)算法为代表，核心是解决l1范数最小化问题，但是BP算法在高维的信号重构中表现不佳。因此，本文提出一种基于分形维度的压缩感知高维信号重构方法，采用分形中的Minkowski维度代替l