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ⓘ 壓縮感知還原演算法




                                     

ⓘ 壓縮感知還原演算法

壓縮感知 是一種新興的取樣方法,相比長久以來被使用的奈奎斯特取樣定理,能更高效的方式採樣信號。壓縮感知最主要利用信號的稀疏性來尋找欠定線性系統的稀疏解,因此能從較少的取樣樣本中還原信號。近幾年有許多文獻提出了許多有效的算法,大多是透過迭代的方式找到係數並還原信號,相較同時找到最大係數的方式,能更精確的還原信號。

                                     
  • 則奈奎斯特準則就不是混疊的必要條件了 像近來在進行研究的 壓縮 感知 就是一個利用對信號額外假設來進行 壓縮 的例子 壓縮 感知 可以用奈奎斯特速率要慢的速率採樣 然後可以完整的重建原訊號 這特別用在信號在一些層面較稀疏 或可 壓縮 的情形 像 壓縮 感知 可以處理有效頻寬 EB 很低 但不確定其頻率分佈位置的信號
  • demon 是屬於聚合系魔法範疇 將特定對象物進行 壓縮 擴散也隸屬於聚合系魔法範圍 發散系統魔法 発散系統魔法 發散系魔法是指操作對象物的物質狀態的魔法 也就是操作相轉移的魔法 將氣體的密度提高的魔法是屬於聚合系魔法 而將氣體 壓縮 轉變為液體就屬於發散系魔法範疇

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