2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、壓縮傳感是近年來(lái)一種新的信息獲取理論,該理論指出:對(duì)可壓縮的信號(hào)可通過(guò)遠(yuǎn)低于Nyquist標(biāo)準(zhǔn)的方式進(jìn)行采樣數(shù)據(jù),仍能夠精確地恢復(fù)出原始信號(hào).該理論一經(jīng)提出,就廣泛的應(yīng)用于信息論、信號(hào)/圖像處理、醫(yī)療成像、模式識(shí)別、地質(zhì)勘探、光學(xué)/雷達(dá)成像、無(wú)線通信等領(lǐng)域,并被美國(guó)科技評(píng)論列為2007年度十大科技進(jìn)展。
   壓縮傳感采用非自適應(yīng)線性投影來(lái)保持信號(hào)的原始結(jié)果,能通過(guò)數(shù)值最優(yōu)化方法準(zhǔn)確求解原始信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題.本論文研究求解e1-范數(shù)

2、優(yōu)化問(wèn)題的譜梯度算法,研究算法的收斂性,并通過(guò)數(shù)值仿真驗(yàn)證算法的在稀疏信號(hào)重構(gòu)方面的有效性.本論文的主要內(nèi)容如下:
   首先,介紹數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ),數(shù)字圖像的取樣和量化,以及數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)里的儲(chǔ)存.介紹壓縮傳感基礎(chǔ)理論,以及求解e1-范數(shù)優(yōu)化問(wèn)題已有算法.闡述本論文的主要工作,并列出本論文所用到的一些基本概念、符號(hào)等。
   其次,給出本論文所提算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),包括向量的范數(shù)的定義和性質(zhì),求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的迭代算法

3、基礎(chǔ)和經(jīng)典的牛頓算法、擬牛頓算法、譜梯度算法。
   接著,提出用于稀疏信號(hào)重構(gòu)的e1范數(shù)問(wèn)題譜梯度算法.該優(yōu)化問(wèn)題首先等價(jià)轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃問(wèn)題或非光滑方程組.每步迭代,使用譜梯度算法求解相應(yīng)的非光滑方程組,不需要計(jì)算方程組的Jacobian矩陣信息.所提算法容易實(shí)現(xiàn),存儲(chǔ)最小,每步迭代僅需矩陣向量?jī)?nèi)積.對(duì)所提算法在稀疏信號(hào)恢復(fù)和二維圖像去擾方面進(jìn)行數(shù)值仿真試驗(yàn),結(jié)果表明所提算法可與著名算法IST相媲美。
   然后,繼

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