麻豆免费在线观看-亚洲啊v-夜夜精品视频-亚洲精品www久久久久久广东-亚洲乱码国产乱码精品精-91免费精品-免费h片在线观看-北条麻妃在线一区二区-日韩av不卡电影-久久精品噜噜噜成人88aⅴ-久久国产成人午夜av影院-中文字幕中文字幕在线-91精品国产综合久久婷婷香蕉-西西人体大胆4444www-亚洲视频 自拍偷拍

跳頻序列的漢明相關(guān)性是跳頻通信抗干擾性的指標(biāo)之一。以往跳頻序列的漢明相關(guān)性由只包含時(shí)延變量的一維漢明相關(guān)函數(shù)表示。本文將分圓跳頻序列的漢明相關(guān)性用包含時(shí)延和頻移兩個(gè)變量的二維漢明相關(guān)函數(shù)表示,既考慮時(shí)延又考慮頻率偏移因素下分圓跳頻序列的漢明相關(guān)性。本文將序列長(zhǎng)度為奇素?cái)?shù),頻隙集分別為有限整數(shù)環(huán)和有限整數(shù)環(huán)加無窮量的兩類分圓跳頻序列的時(shí)頻二維漢明相關(guān)性用每個(gè)分圓類集大小表示出來,并且指出頻隙集為有限整數(shù)環(huán)加無窮量的分圓跳頻序列(集)具有最優(yōu)時(shí)頻二維漢明相關(guān)性。圖像的稀疏度對(duì)實(shí)現(xiàn)圖像壓縮感知重建具有十分重要的影響,波原子變換能夠有效地對(duì)圖像進(jìn)行稀疏表示并且具有可逆性。本文提出一種基于波原子優(yōu)化稀疏變換與組稀疏表示的圖像壓縮感知重構(gòu)算法,根據(jù)圖像波原子變換系數(shù)逐漸降低的特點(diǎn),構(gòu)建一種約束矩陣對(duì)圖像的波原子變換系數(shù)進(jìn)行抑制從而增強(qiáng)圖像稀疏度,通過組稀疏表示圖像重建算法進(jìn)行圖像的壓縮感知重構(gòu),最后對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行波原子逆抑制變換恢復(fù)原圖像。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法相較于原有算法能夠更好重構(gòu)圖像紋理細(xì)節(jié),重構(gòu)圖像質(zhì)量有明顯提高,能夠?qū)崿F(xiàn)更低的采樣率的圖像壓縮感知重建。 類壓縮感知算法［12］。表示的壓縮感知算法-數(shù)控滾圓機(jī)滾弧機(jī)折彎?rùn)C(jī)張家港倒角機(jī)液壓縮管機(jī)滾弧機(jī)2組稀疏表示壓縮感知算法自然圖像通常具有豐富的自重復(fù)性，組稀疏表示［13-14］算法根據(jù)圖像的非局部自相似性，將圖像x劃分為n個(gè)大小為槡B×槡B的重疊圖像塊xk，k=1，2，…，n;對(duì)應(yīng)每個(gè)圖像塊xk在其給定的L×L鄰域窗內(nèi)，基于歐式距離度量找到與之最相似的c個(gè)圖像塊;最后將c個(gè)相似圖像塊矢量化后形成二維數(shù)據(jù)矩陣Gxk=［xk1，xk2，…，xkc］ 

轉(zhuǎn)載中國(guó)知網(wǎng)整理! www.suoguanjixie.name表示為圖像結(jié)構(gòu)相似塊組，如圖1所示。圖1圖像塊與圖像塊組了得到對(duì)每一個(gè)圖像結(jié)構(gòu)相似塊組的最佳稀疏表示，需要找到自適應(yīng)于每一個(gè)結(jié)構(gòu)相似圖像塊組Gxk的最佳稀疏字典Dk。通過組稀疏自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)［3］的方法獲得稀疏字典Dk，圖像結(jié)構(gòu)相似塊組可稀疏表示為ak=D－1kGxk，ak稱為結(jié)構(gòu)組稀疏表示系數(shù)。算法利用基于結(jié)構(gòu)組的稀疏表示作為約束項(xiàng)，采用基于求解結(jié)構(gòu)組稀疏表示的最小l0范數(shù)模型來求解，重構(gòu)模型形式為minx∑nk=1‖ak‖0s．t．y=Φx，(7)引入平衡參數(shù)λ將式(7)轉(zhuǎn)換為無約束問)采用迭代收縮閾值算法求解，利用式(9)重構(gòu)圖像:^x=DG×^αG。(9)3波原子變換稀疏優(yōu)化3．1波原子變換由于小波基無法較好地去逼近奇異性曲線，仿真實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境為IG主頻，4G內(nèi)存的計(jì)算機(jī)，軟件環(huán)境為Win1064位操作系統(tǒng)，barbara等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像進(jìn)行壓縮感知重建的仿真實(shí)驗(yàn)。為了消除實(shí)驗(yàn)隨機(jī)性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果取在相同的采樣率下200次的平均值，實(shí)驗(yàn)以峰值信噪比(為圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。算法具體實(shí)現(xiàn)步驟:1)構(gòu)建抑制矩陣對(duì)原始圖像進(jìn)行波原子變換系數(shù)稀疏優(yōu)化并重建;2)對(duì)圖像按像素大小為32×32分塊并重組，采用高斯測(cè)量矩陣壓縮采樣;3)自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)獲取字典DGk;4)通過本文算法重構(gòu)原圖像;5)對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行波原子系數(shù)逆抑制，恢復(fù)原圖像。表1為barbara等4幅圖像在采樣率為0．1、0．2和0．3下GSＲ算法和本文方法實(shí)現(xiàn)圖像壓縮感知重構(gòu)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，從實(shí)驗(yàn)得到的重構(gòu)圖像PSNＲ相比較可以看出，本文方法在采用不同圖像和不同采樣率情況下重構(gòu)圖像質(zhì)量均明顯高于GSＲ算法。由于圖像本身復(fù)雜程度和稀疏程度不同，重構(gòu)圖像質(zhì)量有所差異。表1圖像壓縮感知重構(gòu)PSN圖像GSP本文方法0  轉(zhuǎn)載中國(guó)知網(wǎng)整理! www.suoguanjixie.name