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針對壓縮感知理論在超寬帶信號低速采樣的應(yīng)用過程中,現(xiàn)有測量矩陣隨機變元多、重構(gòu)效果有待進一步提高的問題,結(jié)合傅里葉矩陣和托普利茲矩陣的構(gòu)造特點,提出元素隨機排列的傅里葉測量矩陣構(gòu)造方法。該方法先以各元素服從正態(tài)分布的方式隨機生成一行向量并對其進行傅里葉變換,再通過隨機排列變換后向量元素的方法生成矩陣各行從而得到隨機傅里葉測量矩陣。仿真實驗表明,使用該測量矩陣在同等條件下相比于高斯、伯努利等隨機矩陣,信號具有更好的重構(gòu)效果。同時,該測量矩陣比高斯隨機矩陣擁有更少的隨機變元數(shù)目。
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為了通過事故現(xiàn)場遺留的車輛油漆快速排查及確定肇事逃逸車輛的車型范圍,采集了287份汽車車身油漆樣本,獲得了940份油漆紅外光譜,建立了汽車車身油漆紅外光譜比對數(shù)據(jù)庫。結(jié)合特征波峰法與相關(guān)系數(shù)法實現(xiàn)了車身油漆光譜的比對,并對不同類型油漆碎片進行了比對實驗。實驗結(jié)果表明:對于層次完整的油漆碎片,比對的重點是面漆層和中涂層光譜;對于不完整的油漆碎片,應(yīng)層次分離后分層進行光譜檢索;對于老化油漆,應(yīng)以面漆層的光譜匹配為主,擴大搜索范圍后綜合分析搜尋嫌疑車型。