格式:pdf
大?。?span class="single-tag-height">498KB
頁數(shù):
壓縮感知中,測量矩陣在信號的獲取和重構(gòu)過程中起著重要的作用。傳統(tǒng)的隨機測量矩陣在采樣率較高的情況下,能夠獲得比較好的重構(gòu)效果,但在低采樣率下的重構(gòu)效果不夠理想。確定性測量矩陣自身存在一些限制因素,與隨機測量矩陣相比,重構(gòu)效果有所降低?;趶V義輪換矩陣(GR),提出了兩種結(jié)構(gòu)隨機矩陣:廣義二進制輪換矩陣(GBR)和偽隨機廣義二進制輪換矩陣(PGBR)。仿真結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)的測量矩陣,新的測量矩陣在二維圖像重建方面效果較好,所需重構(gòu)時間相差不大,在較低的采樣率下能夠獲得更加精確的重建。