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《传感器与微系统》 2017年07期
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帐篷混沌序列稀疏测量矩阵构造

胡行华  史明洁  
【摘要】:测量矩阵的构造是压缩感知(CS)中重要的研究内容之一。利用混沌系统伪随机性、遍历性的特点,提出了一种基于帐篷混沌序列构造确定性稀疏随机矩阵的方法。对混沌系统生成的确定性序列进行了间隔采样,采样后的序列满足统计独立性,然后通过符号函数映射,生成了具有稀疏性质的伪随机序列,进而构造出混沌稀疏测量矩阵。仿真实验表明:该方法构造出的混沌稀疏测量矩阵与高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵及Bernoulli随机矩阵相比,具有类似的重构性能。混沌系统参数与初值固定时,构造的混沌稀疏测量矩阵是确定的,计算复杂度小且硬件上容易实现。
【作者单位】辽宁工程技术大学理学院;
【关键词】压缩感知 混沌系统 测量矩阵 稀疏矩阵
【基金】:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11401284) 教育部高校博士学科科研基金联合资助项目(20132121110009) 辽宁省教育厅基金资助项目(L2015108)
【分类号】:O415.5;TN911.73
【正文快照】:
0引言传统信号采样理论中,信号的采样速率必须达到信号最高频率的2倍或2倍以上才能够精确重构原始信号。近年来,Candes E,Donoho D和Tao T提出了一种新的信号采样理论—压缩感知(compressed sensing,CS)[1,2]。CS理论突破了奈奎斯特采样定理对采样频率的限制,使数据的压缩与采

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