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更新時(shí)間:2025.03.22
基于廣義輪換矩陣的偽隨機(jī)廣義二進(jìn)制輪換矩陣設(shè)計(jì)

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壓縮感知中,測量矩陣在信號的獲取和重構(gòu)過程中起著重要的作用。傳統(tǒng)的隨機(jī)測量矩陣在采樣率較高的情況下,能夠獲得比較好的重構(gòu)效果,但在低采樣率下的重構(gòu)效果不夠理想。確定性測量矩陣自身存在一些限制因素,與隨機(jī)測量矩陣相比,重構(gòu)效果有所降低。基于廣義輪換矩陣(GR),提出了兩種結(jié)構(gòu)隨機(jī)矩陣:廣義二進(jìn)制輪換矩陣(GBR)和偽隨機(jī)廣義二進(jìn)制輪換矩陣(PGBR)。仿真結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)的測量矩陣,新的測量矩陣在二維圖像重建方面效果較好,所需重構(gòu)時(shí)間相差不大,在較低的采樣率下能夠獲得更加精確的重建。

一類與工程設(shè)計(jì)相關(guān)的Jacobi矩陣逆特征值問題

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Jacobi矩陣逆特征值問題,在振動工程、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、工程設(shè)計(jì)應(yīng)用和系數(shù)參數(shù)識別等領(lǐng)域有重要應(yīng)用,文章考慮了由混合型特征對構(gòu)造一個(gè)Jacobi矩陣的問題,給出了問題有唯一解的充分必要條件。

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