【摘 要】
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压缩感知中,测量矩阵在信号的获取和重构过程中起着重要的作用.传统的随机测量矩阵在采样率较高的情况下,能够获得比较好的重构效果,但在低采样率下的重构效果不够理想.确定
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压缩感知中,测量矩阵在信号的获取和重构过程中起着重要的作用.传统的随机测量矩阵在采样率较高的情况下,能够获得比较好的重构效果,但在低采样率下的重构效果不够理想.确定性测量矩阵自身存在一些限制因素,与随机测量矩阵相比,重构效果有所降低.基于广义轮换矩阵（GR）,提出了两种结构随机矩阵：广义二进制轮换矩阵（GBR）和伪随机广义二进制轮换矩阵（PGBR）.仿真结果表明,相对于传统的测量矩阵,新的测量矩阵在二维图像重建方面效果较好,所需重构时间相差不大,在较低的采样率下能够获得更加精确的重建.
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