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A note on compressed sensing and the complexity of matrix multiplication

机译：关于压缩感知和矩阵乘法复杂性的注记

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作者
M. A. Iwen; C. V. Spencer;
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年度 2009
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1. A note on compressed sensing and the complexity of matrix multiplication [J] . M.A. Iwen, C.V. Spencer Information Processing Letters . 2009,第10期

机译：关于压缩感测和矩阵乘法的复杂性的注释
2. Low-complexity privacy preserving scheme based on compressed sensing and non-negative matrix factorization for image data [J] . Liang Jia, Xiao Di, Wang Mengdi, Optics and Lasers in Engineering . 2020,第Juna期

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3. Low Complexity Compressed Sensing Based Channel Estimation with Measurement Matrix Optimization for OFDM System [J] . Rian FERDIAN, Ratih H. PUSPITA, Yafei HOU, 電子情報通信学会技術研究報告. 無線通信システム. Radio Communication Systems . 2016,第318期

机译：基于测量矩阵优化的低复杂度压缩感知信道估计
4. A low complexity hardware for compressive sensing matrix generation [C] . Mohammad Fardad, Sayed Masoud Sayedi Iranian Conference on Electrical Engineering . 2016

机译：用于压缩感测矩阵生成的低复杂度硬件
5. An I/O-Complexity Lower Bound for All Recursive Matrix Multiplication Algorithms by Path-Routing [D] . Scott, Jacob N. 2015

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6. A Low-Complexity Compressed Sensing Reconstruction Method for Heart Signal Biometric Recognition [O] . Jian Xiao, Fang Hu, Qiang Shao, 2019

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7. Parallel sparse matrix-vector and matrix-transpose-vector multiplication using compressed sparse blocks [O] . Aydın Buluç, Jeremy T. Fineman, Matteo Frigo, 2009

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