节点文献

压缩感知理论及重建方法

Compressive Sensing Theory and Reconstruction Method

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 刘蕾李建东闫敬文

【Author】 Liu Lei;Li Jiandong;Yan Jingwen;Medical College, Shantou University;College of Engineering, Shantou University;

【机构】 汕头大学医学院汕头大学工学院电子系

【摘要】 随着科技的发展,呈爆炸式增长的现代数据给数据的采集、传输和储存产生了巨大的压力和浪费.压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)的提出有效缓解了以上压力.本文在介绍CS理论框架的基础上阐述其重构算法的分类和发展,着重介绍了稀疏重建模型和低秩重建模型对应的重建算法及各算法的特点.

【Abstract】 With the development of science and technology, the explosive growth of modern data has brought tremendous pressure and waste in data acquisition, transmission and storage. Compressed Sensing(CS)has effectively relieved these pressures. This paper describes the classification and development of reconstruction algorithms based on the CS theoretical framework. Based on the sparse reconstruction model and the low rank matrix model corresponding,various reconstruction algorithms are introduced.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61672335,61601276);广东省自然科学基金资助项目(2016A030310077);广东省创新强校项目(2017KTSCX121);山东省高等学校科技计划项目(J16L158)
  • 【文献出处】 汕头大学学报(自然科学版) ,Journal of Shantou University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2019年01期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】509
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络