没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
matlabtsp问题代码-Simultaneous-Sparse-Recovery-and-Blind-Demodulatio...
共10个文件
m:8个
md:1个
license:1个
需积分: 12 3 下载量 139 浏览量
2021-05-27
01:58:18
上传
评论
收藏 11KB ZIP 举报
温馨提示
matlab tsp问题代码同时稀疏恢复和盲解调 用于复制IEEE信号处理(TSP)论文“”中的图形的代码 抽象的 当信号经历未知的调制(或互补傅立叶域中的卷积)时,在超完备字典中查找稀疏信号分解的任务变得更加复杂。 这样的同时稀疏恢复和盲解调问题出现在许多应用中,包括医学成像,超分辨率,自校准等。在本文中,我们考虑了更普遍的稀疏恢复和盲解调问题,其中构成信号的每个原子都经历一个不同的过程。调制过程。 在调制波形存在于已知的公共子空间中的假设下,我们采用提升技术并将此问题重铸为从结构化线性测量中恢复列式稀疏矩阵。 在此框架中,我们通过最小化诱导原子范数来同时完成稀疏恢复和盲解调,这在此问题上对应于块L1范数最小化。 为了在无噪声的情况下实现完美恢复,我们针对高斯和随机傅立叶超完备字典得出了接近最佳样本复杂度的边界。 在嘈杂的情况下,我们还提供了恢复列式稀疏矩阵的界限。 数值模拟说明并支持了我们的理论结果。 经过测试 Matlab R2017b与 引文 如果您使用我们的方法和/或代码,请引用我们的论文 @article{xie2019simultaneous, title={Simult
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
Simultaneous-Sparse-Recovery-and-Blind-Demodulation-main.zip (10个子文件)
Simultaneous-Sparse-Recovery-and-Blind-Demodulation-main
Fig3.m 2KB
Fig5.m 2KB
Fig1.m 2KB
Fig8.m 3KB
Fig4.m 2KB
LICENSE 1KB
README.md 2KB
Fig2.m 2KB
Fig6.m 2KB
Fig7.m 3KB
共 10 条
- 1
资源评论
weixin_38638596
- 粉丝: 3
- 资源: 984
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功