联合稀疏-阅读笔记

本文探讨了联合稀疏模式恢复的概率边界,并通过实验分析了压缩传感技术在无线传感器网络中的应用。研究了不同压缩矩阵对信号集合的影响,旨在找到最佳的能量与质量平衡。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

An Information-Theoretic Study for Joint Sparsity Pattern Recovery with Different Sensing Matrices

利用数学工具,从稀疏性、环境维数、最小信噪比、测量向量个数和测量次数等方面,建立了支持集重建失败概率的上界和下界。


Compressive Sensing Optimization for Signal Ensembles in WSNs

首先比较DCS和KCS,研究在实际的部署中对于集合信号压缩传感技术怎样降低功耗,延长使用寿命。然后使用真实的COTS硬件进行广泛的分析评估不同类型的压缩矩阵如何影响联合重建,试图实现质量和能量消耗之间的最佳折衷。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值