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压缩感知中高斯矩阵的优化研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]广西科技大学汽车与交通学院,广西柳州545006, [2]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079, [3]国家海洋环境监测中心,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41461082);广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118285);广西高校科学技术研究资助项目(YB2014212);广西科技大学博士基金资助项目(校科博13Z12)
中文摘要:

为了优化高斯矩阵,对部分哈达玛矩阵与高斯矩阵的统计学参数作了对比分析,确定了导致部分哈达玛矩阵信号重构能力好的主要因素,并提出了高斯矩阵优化算法。验证了优化算法对不同规模高斯矩阵的通用性和有效性,确定了优化矩阵对各种稀疏信号重构算法的适用性。最后对优化矩阵的性能作了初步的理论和实验分析,优化矩阵的信号重构能力可达到、甚至超过哈达玛矩阵。研究成果为测量矩阵的分析、设计和优化提供了新的思路和方法。

英文摘要:

This paper compared and analyzed statistical parameters of partial Hadamard matrices and Gauss matrices in order to optimize Gauss matrices. It determined the main influencing factors that led to partial Hadamard matrices’ excellent behavior. Moreover,this paper proposed the optimization algorithm of Gauss matrices. It verified the validation and generality of optimization algorithm by Gauss matrices of different size,and determined optimal matrices’ applicability to different sparse signal reconstruction algorithms. At last,it conducted preliminary theory experiment analysis of optimal matrices’ performance. Optimal matrices were as much as partial Hadamard matrices more in the signal recovery ability. The research results provide a new idea and method for the analysis,design and optimization of measurement matrices.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049