[发明专利]二维免求逆稀疏贝叶斯学习快速稀疏重构方法有效
| 申请号： | 201910854202.5 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110596645B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张双辉;刘永祥;黎湘;霍凯;姜卫东;高勋章 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/02 | 分类号： | G01S7/02 |
| 代理公司： | 长沙中科启明知识产权代理事务所(普通合伙) 43226 | 代理人： | 任合明 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于信号处理领域，具体涉及一种二维免求逆稀疏贝叶斯学习快速稀疏重构方法，包括以下步骤：S1：对二维稀疏重构问题进行稀疏表示建模；S2：对向量化稀疏信号x以及向量化噪声n进行统计建模；S3：求解向量化稀疏信号x、向量化方差倒数γ与噪声方差倒数α的后验概率；S4：更新辅助变量的矩阵形式Z。与IFSBL方法相比，本发明方法直接对二维信号进行处理，避免了二维信号向量化而产生大矩阵的问题，运算效率明显提升，且显著降低了对计算内存的需求；另一方面，本发明是在统计信号处理框架下实现稀疏重构，与非统计稀疏重构方法相比，具有更易获取全局最优解，对噪声鲁棒性更强，以及算法性能对参数初始化依赖程度不高等优势，工程实用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 二维 免求逆 稀疏 贝叶斯 学习 快速 方法 | ||
【主权项】：
1.一种二维免求逆稀疏贝叶斯学习快速稀疏重构方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1对二维稀疏重构问题进行稀疏表示建模：/n从不完整观测数据中重构二维稀疏信号，首先需要建立两者的关系表达式，如下式所示：/nY＝AXB
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