针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点,利用有限域上准循环低密度奇偶校验(QCLDPC)码奇偶校验矩阵的构造方法,设计了一种确定性的结构化稀疏测量矩阵。由于QC-LDPC码的信道编解码性能较好,故以此为基础构造压缩感知(CS)测量矩阵预计有较好的性能。分别用一维和二维信号的CS重建实验验证新矩阵的性能,结果表明,与常用的测量矩阵相比,在相同的重建算法和压缩比条件下,新矩阵对应的重建误差较低,在峰值信噪比(PSNR)的评价指标上有所提高(0.5~1 dB)。特别地,所提的确定性测量矩阵在结构上具有对称特性和准循环特性,如将其应用于硬件实现,可降低物理内存的需求量与硬件实现的复杂度。
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认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率,是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下,如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于小波降噪的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率,并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声,提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明,提出的基于小波降噪的压缩感知技术能够实现低信噪比环境下的频谱空洞检测。
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包含TV_L1、tvl2、TV、TVAL3d、tvfista等。
2022-07-30 09:07:57 2KB 图像处理 图像去噪 压缩感知 matlab
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基于结构稀疏的SAR图像低秩重构,matlab程序编写
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