满足重构概率约束的更少贝努利观测
在压缩感知(Compressed sensing,cs)中,一些方法统计地提供了给定观测数量下的信号重构概率.然而,在重构概率有约束的情况下,现有方法不能找到满足约束的观测.本文以压缩感知中常用的贝努利观测集为研究对象,基于贝努利观测的特征和序列压缩感知理论获得了满足重构概率约束的观测.另外,由于所提方法能从获取的过多观测中移除部分冗余观测,观测结果包含更少的观测数据.所提方法有三个优点:满足重构概率约束、包含更少的观测数据以及具有全局收敛的属性.理论分析和实验结果验证了所提方法的有效性.
压缩感知、贝努利观测、信号重构、序列压缩感知
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国家自然科学基金61033004,61072104,61070138,60902031;高等学校博士学科点专项科研基金20090203110003
2013-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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