矩阵填充及其在信号处理中的应用

发布时间：2017-09-03 22:42

  本文关键词：矩阵填充及其在信号处理中的应用

  更多相关文章： 仿射秩最小 低秩特性 非相干特性 重构算法

【摘要】：本文首先阐述了矩阵填充的应用背景,给出了矩阵填充的数学模型,详细分析了矩阵填充中的低秩特性和非相干特性,重点介绍了矩阵填充三种典型的重构算法:SVT(Singular Value Thresholding)算法、ADMiRA(Atomic Decomposition for Minimum Rank Approximation)算法和SVP(Singular Value Projection)算法,文中的仿真实验对这三种算法的重构性能进行了比较;文章随后分析了矩阵填充和压缩感知的联系;最后介绍了矩阵填充在协同过滤、系统识别、传感器网络、图像处理、稀疏信道估计、频谱感知以及多媒体编码和通信等方面的的应用。
【作者单位】： 南京邮电大学信号处理与传输研究院;江苏第二师范学院数学与信息技术学院;
【关键词】： 仿射秩最小 低秩特性 非相干特性 重构算法
【基金】：国家自然科学基金(61271240) 江苏省自然科学基金重点项目资助(BK2010077) 江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK2011756) 江苏省高校自然科学研究资助项目(11KJB510018) 南京邮电大学科研基金项目(NY211009) 江苏第二师范学院“十二五”科研规划第二期课题(jsie2012yb03)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言继压缩感知(Compressed Sensing)[1-9]之后,另一类稀疏约束下的反问题激发了人们浓厚的兴趣,即能否由少量的已知元素采样将未知矩阵重构出来。这一课题由Candès等在仿射秩最小问题(Af-fine Rank Minimization Problem,ARMP)和压缩感知理论的基础上提出,称为矩阵填充问题

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本文编号：787810