张量稀疏恢复作为5G/6G通信中频谱感知、信道估计、到达角估计等诸多应用领域所倚重的核心信号处理技术,其理论与算法设计的精准性与高效性至关重要。本文探讨了5G/6G高维信号处理领域中,基于张量压缩测量重建稀疏张量的可恢复性问题。研究构建了一个块稀疏张量恢复的一...
在高维信号的处理中,信号通常是稀疏的,即信号中只有少量的非零元素。稀疏感知技术利用这个特点,通过少量的观测来恢复信号。这种技术在信号处理、图像处理、语音处理等领域都有广泛的应用。 稀疏感知技术的核心是稀疏表示。稀疏表示是指将一个信号表示成为另一组基向量的线性组合,其中只有少量的系数是非零的。这种表示...
DOA estimation of high-dimensional signals based on Krylov subspace and weighted l1-norm (译)基于Krylov子空间和加权l1范数的高维信号DOA估计 杨泽琦1,2,3, 刘一恒1,2,3,张 华1,2,3,马 帅1,2,3, 常凯4,刘 宁4, 吕晓德...
地球能量大升级,人再不觉醒,天诛地灭! 宇宙发出高维信号,收到的人寥寥无几!——水木然《人间清醒》 - 水木然于20250124发布在抖音,已经收获了51.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1、本发明提出的一种针对高维信号的相干快照压缩成像方法,可至少解决上述技术问题之一。 2、为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案: 3、一种针对高维信号的相干快照压缩成像方法,包括以下步骤, 4、s1、针对相干光照明场景的空-时光场传播,通过将空间光调制器生成的复合相位掩膜对空-时光场进行调制; ...
一种高维信号传输方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种高维信号传输方法说明:本发明一种高维信号传输方法,属于通信领域,具体涉及高维信号传输方法。本发明依据M路原始信号,产...专利查询请上爱企查
接收高维的信息 很明显是变强了 当你的信号变差了之后 你是一十 来自星际的种子 你会开始随波逐流的 在地球上 我前段时间 差点也被洗脑了 就是没有精力 我没有办法被洗脑 因为我所获得的 所有知识 并不是通过书籍 去学习研究来的 是通过我自己 - 🐲龙哥于20240617发布在抖
高维傅里叶变换 在n维的空间里, 存在函数 f(r) (r为一个n维的向量 [x0; x1; ... ; xn]) 使用类似二维的推导过程可以得到高维傅里叶变换 其中, ω ` r 是表示两个向量的点积 傅里叶变换的正篇就到此结束了, 过几天还有一个傅里叶小技巧的专栏, 万年前的附章已经被我埋了地下了 当然, 高维傅...
高效处理张量信号的模型和算法.结构化张量分解技术将张量分解为若干因子矩阵或核张量,通过约束它们的维度或稀疏度刻画张量的低秩性或稀疏性,可以提高张量信号处理模型的准确性,降低算法的复杂度.然而,现有结构化张量分解技术面临高阶张量结构刻画难,多张量处理模型不准确和张量分解自适应性弱的问题.针对这三个关键问题,...
8.一种高清晰度低秩电视高维信号数据的压缩及重建方法:步骤1:电视高维信号的分块低秩性测试与优化设原始帧图像为,以内部某一像素为基准,可以将分成左上、右上、左下、右下四个子图,形成四叉树结构的子图集合。以此类推,在每个子图内部,也可以找到一基准像素,进一步划分子图,从而四叉树的深度即增加1;设四叉树的...