基于ITCSAMP的周期非均匀采样与重构

发布时间：2018-06-05 00:20

  本文选题：联合子空间 + ITCSAMP　； 参考：《南开大学学报(自然科学版)》2014年05期

【摘要】：根据周期非均匀采样的特点,结合联合子空间理论,将信号采样与重构转化为向量运算.并针对自然界中的稀疏信号,结合压缩传感理论,提出采用阈值迭代压缩采样匹配追踪(ITCSAMP)重构算法进行信号重构,并分析了其完整重构条件.最后,借助软件(Matlab)搭建模型,验证该算法可以很好实现稀疏信号的周期非均匀采样与重构.
[Abstract]:According to the characteristics of periodic nonuniform sampling and combined subspace theory, signal sampling and reconstruction are transformed into vector operations. According to the sparse signals in nature and the compression sensing theory, a threshold iterative compression sampling matching tracking (ITCSAMP) reconstruction algorithm is proposed for signal reconstruction, and the complete reconstruction conditions are analyzed. Finally, with the help of software Matlab, it is verified that the algorithm can realize the periodic non-uniform sampling and reconstruction of sparse signals.
【作者单位】： 南开大学电子信息与光学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61171140) 南开大学博士点基金(20130031110032,20130031120033)
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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