稀疏信号相关论文
随着现代信息社会数据量的爆炸式增长,受限于奈奎斯特采样定理,信号处理过程中的数据采集量和采集速率的数值往往过于庞大,这对采......
在雷达成像场景中，由于目标散射点具有稀疏性，针对低采样条件下逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）高分辨率成像......
阐述了基于压缩感知的合成孔径雷达图像目标识别算法的基本原理.该算法将合成孔径雷达图像目标识别转化为稀疏信号恢复问题,基于压......
随着军事电子和通信技术的发展,电子侦察对抗将面临更加复杂的电磁信号环境。各种高频宽带信号的使用以及各种复杂应用环境的存在......
本论文中我们利用信号的稀疏性解决一系列无线通信中的问题。我们将稀疏性作为先验知识,在信号处理中加以利用,并将一类可以用该思......
压缩感知是一种新兴的信号采样理论,一经提出就得到了业内学者的广泛关注,重构算法是压缩感知理论研究的核心内容。目前对重构算法......
本文较为详细的介绍了压缩感知的基本概念,以及贝叶斯压缩感知信号恢复算法。其次介绍了在一比特采样下的一比特压缩感知信号恢复......
随着现代无线通信技术的快速发展,空间电磁环境变得越来越复杂,产生了严重的电磁干扰。在现代战争中,干扰和抗干扰成为电子战和信......
阵列信号处理是目前十分活跃的研究领域,其中阵列测向即信号到达角的估计是阵列信号处理中一个重要的研究方向。随着阵列信号处理......
随着网络理论的发展和网络技术的日益完善,基于网络化的信号与信息处理成为近年来信号处理领域研究的热点。在分布式估计中,各网络......
现代雷达经常需要发射宽带甚至超宽带信号，而奈奎斯特(Nyquist)采样定理的限制使得大带宽信号的采样很难实现。基于信号稀疏性的压......
动态核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)能够提供对运动器官进行辅助诊断的图像,因此是一门非常有用的技术并且已经被......
CS（Compressive Sampling）理论的提出、推导都是在离散域进行的，虽然从理论上说明了可以实现对信号的降维，但这无助于降低实际中模-数......
稀疏表示(Sparse Representation,SR)在不同领域都有很多的运用案例,在信号处理方面最主要的应用就是从大量的繁杂信号以不同的要......
本文主要考虑了块状稀疏(block-sparse)信号的恢复问题,利用压缩感知理论,通过挖掘信号的稀疏特性及块状聚类结构特性,基于低维的......
双站逆合成孔径雷达(双站ISAR)相较于单站逆合成孔径雷达其作用距离更远,而且由于双站ISAR的收发雷达分置,它的抗干扰能力、抗截获......
在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)多目标定位中,受环境因素及信息提取技术的影响,用于定位的物理信息呈现很强的......
随着多媒体技术的发展和移动数码设备的普及，图像渐渐地成为了人们获取信息和传播信息的主要载体。目前大部分数字图像的采集方式都......
信号的稀疏结构广泛应用于医学成像、疾病诊断、信息传输和雷达技术等。实际数据显示，信号的稀疏（逼近）模型对信号的恢复是有益的，甚至......
近年随着来个人健康意识的增强,带动了便携式医疗设备和可穿戴智能设备的高速发展,对芯片低功耗的需求随之日益增长。这些设备通过......
分布式数据的收集和处理无处不在,尤其是在无线传感器网络(WSN)中。分布式估计是利用分布在某个地理区域中的节点收集的含有噪声的......
随着通讯技术的发展,无线射频传输过程所用的载波频率越来越高。在认知无线电、电子侦察等领域,载波频率是随时间变化的,无法通过......
压缩感知技术(Compressive Sensing,CS)是近年来信号处理领域最为热门的技术之一,它被用于处理自身具有稀疏特性或在某一特定的变......
调制宽带转换器(MWC)是一种基于压缩感知原理,以亚奈奎斯特采样率,对频域稀疏信号采样的方法.本文基于调制宽带转换器原理,设计了......
主动声呐目标回波受海洋环境噪声干扰严重,远距离探测回波信号弱,目标方位估计准确度低,并且传统基阵空间谱估计方法需要满足奈奎......
对观测器数目小于源信号数目的欠定盲源分离进行了研究,提出了一种基于位势函数的稀疏信号欠定盲源分离方法,该方法从能量的观点出......
相位恢复问题主要研究通过无相位的观测来恢复信号或者图像.本文主要针对相位恢复问题中的恢复模型及求解算法这两方面进行了一些......
压缩感知(CompressiveSampling,CS)通过低于Nyquist采样定律的带宽对稀疏信号进行采样，仍能以很高的概率将原始信号重构出来，它解决......
压缩感知理论作为新一代信息处理理论基础，在很多领域得到了应用，在图像隐藏算法中有很大的发展空间，利用压缩感知理论，在图像稀疏......
压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论是近几年比较热门的研究方向之一，对某些具有稀疏特性的原始信号，可以通过个数远小于信号长度的观......
本文主要研究基于张量的稀疏信号字典学习算法以及其在彩色图像去噪中的应用。 随着压缩感知理论的发展和广泛的应用，稀疏表示在......
压缩感知(Compressed Sensing，CS)是信号处理领域的新的研究方向，集信号的压缩和采样于一体的理论.它可以克服传统采样需要满足奈奎......
本文针对稀疏信号,提出了频谱检测的两个改进离散傅里叶变换算法,并且给出了多个样本集合的信息融合方法。文章首先得到了时间平移......
压缩感知理论主要研究在远小于奈奎斯特采样速率的情况下，实现稀疏或是可压缩信号的重构问题。该理论打破了传统采样理论中对采样速......
稀疏信号恢复问题是近年来新兴的研究方向—压缩感知中研究和讨论的重要问题之一,这里稀疏指信号的绝大多数元素为零.它在信号处理......
本文研究Hilbert空间中不适定问题稀疏正则解的收敛率以及稀疏信号的准确恢复条件。 在Tikhonov正则化泛函ψ(u)=‖Ku-gδ‖qY+......
本文主要通过两类松弛-凸松弛和非凸松弛-模型来研究稀疏信号的精确恢复条件.凸松弛包含了经典的l1极小化模型和具有良好数值效果......
近年来信号基于相关字典下的稀疏表示有着广泛的应用，如在雷达、医学影像、高光谱图像、差分光学吸收光谱等领域。现有的算法都是应......
本文主要研究了卷积算子的有界性和收敛性，包括点态收敛性和空间依范数收敛性，以及它们在工程中的应用.例如边界探测中的跳跃值计算......
学位
压缩感知是近年来所研究的一种关于信号传输的新的理论，信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等构成了压缩感知理论主要的三个方面.......
信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样,传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效......
信号重建可以归结为在频域上从信号采样中把原信号恢复出来。而最初的信号重建,信号采样受到香农采样定理的限制,压缩传感理论的提......
压缩感知是近几年兴起的介于数学与信息学的一个新的研究领域，是对传统信息论的一次变革，并且在雷达探测，医学成像，图像处理，单像素照相......
