[发明专利]一种基于最小相关性测量矩阵的压缩感知方法有效
| 申请号： | 201810078771.0 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108233943B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 初宁;宁岳;唐川荃;余天义;吴大转 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H03M7/30 | 分类号： | H03M7/30 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最小相关性测量矩阵的压缩感知方法，包括以下步骤：S01，获取待处理的原始信号；S02，通过算法程序产生少量数目的测量矩阵，S03，通过线性组合产生更多的测量矩阵，S04，通过不相关性算子的运算，从所有的测量矩阵中进行筛选，产生相关性最小的一定数量的测量矩阵；S05，将原始信号通过筛选出来的测量矩阵进行压缩感知处理，得到观测信号；S06，运用信号的重构算法，通过观测信号和测量矩阵，重构出原始信号。利用本发明，能够提高压缩感知算法中重构信号的精度，且普遍适用于压缩感知的各种测量矩阵与各种重构算法中，具有强大的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最小 相关性 测量 矩阵 压缩 感知 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于最小相关性测量矩阵的压缩感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待处理的原始信号，设定总观测次数K；步骤2，根据设定的总观测次数K，通过算法程序产生M1个测量矩阵，其中0.01K
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