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Tree-structured complex wavelet-based Bayesian compressive sensing method

机译:基于树结构的复杂小波贝叶斯压缩感知方法

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摘要

Using complex wavelets, the tree-structured complex wavelet Bayesian compressive sensing method is proposed. The hidden Markov tree is used for inter-scale relations of wavelet coefficients. The spike-slab distribution is considered for the prior. From simulation results, the number of measurements and the value of reconstruction error reduce by 25% and 65%, respectively.
机译:利用复数小波,提出了树形结构的复数小波贝叶斯压缩感知方法。隐藏的马尔可夫树用于小波系数的尺度间关系。先验考虑尖峰板坯分布。从仿真结果来看,测量次数和重构误差的值分别降低了25%和65%。

著录项

  • 来源
    《Electronics Letters》 |2013年第23期|1489-1491|共3页
  • 作者单位

    School of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran 16846-13114, Islamic Republic of Iran|c|;

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  • 正文语种 eng
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