通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)(參考版)

【摘要】報(bào)告人：汪琪組員：汪琪王心遙黃若思唐松柏徐露露通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)原文標(biāo)題：SignalRecoveryFromRandomMeasurementsViaOrthogonalMatchingPursuit作者：JoelA.Tropp,Member,IEEE,andAnnaC

2025-05-19 22:03

平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)(參考版)

【摘要】第四章隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)2線性系統(tǒng)基本理論主要內(nèi)容隨機(jī)信號(hào)通過(guò)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)隨機(jī)序列通過(guò)離散時(shí)間系統(tǒng)3系統(tǒng)可分為：（1）線性系統(tǒng)：線性放大器、線性濾波器（2）非線性系統(tǒng)：限幅器、平方律檢波器對(duì)于線性系統(tǒng)：已知系統(tǒng)特性和輸入信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性

2025-05-16 11:06

隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)的分析(參考版)

【摘要】2022/2/141隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)的分析2022/2/142內(nèi)容安排線性系統(tǒng)1隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)2白噪聲通過(guò)線性系統(tǒng)3隨機(jī)序列通過(guò)線性系統(tǒng)42022/2/1431系統(tǒng)分類?確定系統(tǒng)?隨機(jī)系統(tǒng)?線性系統(tǒng)?非線性系統(tǒng)2022/2/1441線性

2025-01-21 20:49

隨機(jī)信號(hào)分析-隨機(jī)信號(hào)的時(shí)域分析(參考版)

【摘要】tt第二章隨機(jī)信號(hào)的時(shí)域分析信號(hào)是個(gè)隨時(shí)間、空間、或其它某個(gè)參量變化的，攜帶某種信息的物理量。通常遇到最多的是時(shí)間信號(hào)，是隨時(shí)間變化的物理量。因此，人們用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立了隨機(jī)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型→隨機(jī)過(guò)程。確定信號(hào)——幅度、相位均隨時(shí)間做有規(guī)律的、已知的變化?？梢杂么_定的時(shí)間函數(shù)來(lái)描述?？梢詼?zhǔn)確的與測(cè)其未來(lái)的變化。隨機(jī)信號(hào)

2025-01-21 20:08

基于壓縮感知的正交匹配算法圖像重建畢業(yè)設(shè)計(jì)論文(參考版)

【摘要】基于壓縮感知的正交匹配算法圖像重建摘要：壓縮感知理論是由Donoho和Candes提出的一種充分利用信號(hào)稀疏性的全新的信號(hào)采樣理論。該理論表明，用遠(yuǎn)低于Nyquist采樣定理要求的頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣也能實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重構(gòu)。該理論突破了傳統(tǒng)的以Nyquist定理為基準(zhǔn)的信號(hào)處理方法，實(shí)現(xiàn)了在獲取數(shù)據(jù)的同時(shí)對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s，克服了采樣數(shù)據(jù)量大，采樣時(shí)間長(zhǎng)及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間浪費(fèi)嚴(yán)重的問(wèn)題，因

2025-06-30 20:35

隨機(jī)信號(hào)ppt課件(參考版)

【摘要】第一章信號(hào)(signal)及其描述第四節(jié)隨機(jī)信號(hào)(randomsignal)隨機(jī)信號(hào)?隨機(jī)信號(hào)(randomsignal)是不能用確定的數(shù)學(xué)關(guān)系式來(lái)描述的不能預(yù)測(cè)其未來(lái)任何瞬時(shí)值，任何一次觀測(cè)值只代表在其變動(dòng)范圍中可能產(chǎn)生的結(jié)果之一，但其值的變動(dòng)服從統(tǒng)計(jì)規(guī)律。隨機(jī)過(guò)程(randomproces

2025-05-10 07:04

信號(hào)的正交函數(shù)分解(參考版)

【摘要】信號(hào)的正交函數(shù)分解?函數(shù)的內(nèi)積：?函數(shù)正交的充要條件：–內(nèi)積為零????21)()(,2121ttdttftfff信號(hào)的正交函數(shù)分解?正交函數(shù)集：–集內(nèi)函數(shù)兩兩正交?完備正交函數(shù)集：–均方誤差在N??時(shí)的極限為零信號(hào)的正交函數(shù)分解?分解方法

2024-10-28 16:15

隨機(jī)信號(hào)分析基礎(chǔ)(參考版)

【摘要】隨機(jī)信號(hào)分析基礎(chǔ)第二講上一講要點(diǎn)回顧?隨機(jī)信號(hào)的定義、主要描述方式；?平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的概念；?一、二階矩的各種數(shù)字特征定義；?各態(tài)歷經(jīng)性（遍歷性）信號(hào)的概念；?估計(jì)量的評(píng)價(jià)：無(wú)偏性、有效性（MSE?。?、一致性；?維納-辛欽定理；?高斯過(guò)程；?白噪聲、諧波信號(hào)§2平穩(wěn)過(guò)程的線

2025-07-24 15:37

算法合集之多串匹配算法及其啟示(參考版)

【摘要】多串匹配算法及其啟示南京市外國(guó)語(yǔ)學(xué)校朱澤園問(wèn)題提出?所謂多串匹配，就是給定一些模式串，在一段文章（只出現(xiàn)小寫(xiě)a到z這26個(gè)字母）中，找出第一個(gè)出現(xiàn)的任意一個(gè)模式串的位置，或者所有模式串出現(xiàn)的所有位置。例子?模式串：“abcd”“bcde”?正文：abcabcde實(shí)際應(yīng)用?含邏輯

2024-10-21 18:36

[工學(xué)]算法設(shè)計(jì)隨機(jī)算法np問(wèn)題(參考版)

【摘要】凸包問(wèn)題簡(jiǎn)介2021/11/102of158凸包（convexhull）隨機(jī)算法簡(jiǎn)介2021/11/104of158?定義：在算法中引入隨機(jī)因素,即通過(guò)隨機(jī)數(shù)選擇算法的下一步操作。特點(diǎn)：簡(jiǎn)單、快速一種平衡：隨機(jī)算法可以理解

2024-10-16 18:48

隨機(jī)算法介紹ppt課件(參考版)

【摘要】1智能優(yōu)化算法研究2引言?在復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化計(jì)算過(guò)程中，傳統(tǒng)的確定性算法（如梯度法、共軛梯度法、牛頓法、擬牛頓法等）往往容易陷入局部極值點(diǎn)（如下圖）。為了有效地進(jìn)行全局搜索，得到問(wèn)題的全局最優(yōu)解或次優(yōu)解，人們受自然界、或具體問(wèn)題的啟發(fā)提出了一些啟發(fā)式的隨機(jī)優(yōu)化算法。?模擬退火算法；?遺傳算法等進(jìn)化計(jì)算方法；?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算

2025-05-02 04:48

算法合集之匹配算法在搜索問(wèn)題中的應(yīng)用(參考版)

【摘要】匹配算法在搜索問(wèn)題中的應(yīng)用浙江省杭州第十四中學(xué)樓天城很多題目，如果我們可以建立數(shù)學(xué)模型，應(yīng)該盡量用解析法來(lái)處理，因?yàn)楹?jiǎn)單的模型更清晰地反映了事物之間的關(guān)系。但是，并不是所有的題目都可以建立簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型。我們這時(shí)必須使用搜索的方法，也就是枚舉所有可能情況來(lái)尋找可行解或最優(yōu)解。前言由于搜索一般建立在枚舉之上，所

2024-10-19 20:30

圖像中角點(diǎn)(特征點(diǎn))提取與匹配算法(參考版)

【摘要】角點(diǎn)提取與匹配算法實(shí)驗(yàn)報(bào)告1說(shuō)明本文實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是對(duì)于兩幅相似的圖像，通過(guò)角點(diǎn)檢測(cè)算法，進(jìn)而找出這兩幅圖像的共同點(diǎn)，從而可以把這兩幅圖像合并成一幅圖像。下面描述該實(shí)驗(yàn)的基本步驟:，該算法的基本原理是取以目標(biāo)像素點(diǎn)為中心的一個(gè)小窗口，計(jì)算窗口沿任何方向移動(dòng)后的灰度變化，并用解析形式表達(dá)。設(shè)以像素點(diǎn)(x,y)為中心的小窗口在X方向上移動(dòng)u，y方向上移動(dòng)v，Harris給出了灰

2024-08-16 04:38

離散時(shí)間隨機(jī)信號(hào)ppt-第八章離散時(shí)間隨機(jī)信號(hào)(參考版)

【摘要】第八章離散時(shí)間隨機(jī)信號(hào)?本章我們把隨機(jī)過(guò)程作為離散時(shí)間信號(hào)的模型來(lái)討論，前提是讀者已經(jīng)熟悉如隨機(jī)變量、概率分布和平均等概率論中的基本概念。?在實(shí)際信號(hào)處理的應(yīng)用中利用隨機(jī)過(guò)程模型時(shí)，我們總是把一個(gè)具體的序列當(dāng)做全部序列中的一個(gè)樣本。若給定一個(gè)離散時(shí)間信號(hào)，相對(duì)應(yīng)的隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)規(guī)律通常是未知的，必須設(shè)法從中推導(dǎo)出來(lái)。我們可以對(duì)該過(guò)程的構(gòu)成做出

2025-01-20 15:46

模式匹配的kmp算法(參考版)

【摘要】模式匹配的kmp算法Kmp算法是由Knuth、Morris、Pratt與1969年夏天提出的快速串匹配算法，它是由對(duì)BF算法的很大改進(jìn)而成的，這主要體現(xiàn)在每當(dāng)某趟匹配失敗是，指針不必回溯，而是利用已經(jīng)得到的“部分匹配”結(jié)果，將模式向右“滑動(dòng)“若干個(gè)位置后繼續(xù)比較。由于KMP算法避免了BF算法中頻繁的回溯，普遍提高了模式匹配的工作效率，因此它又被稱為“不回溯的字符串搜索算法”。假設(shè)有目標(biāo)串

2024-08-28 13:40

通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)(完整版)

通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)(更新版)

通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)(專業(yè)版)

通過(guò)正交匹配追蹤算法從隨機(jī)測(cè)量值中恢復(fù)信號(hào)(留存版)