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更新时间:2024.04.27
基于广义轮换矩阵的伪随机广义二进制轮换矩阵设计

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压缩感知中,测量矩阵在信号的获取和重构过程中起着重要的作用。传统的随机测量矩阵在采样率较高的情况下,能够获得比较好的重构效果,但在低采样率下的重构效果不够理想。确定性测量矩阵自身存在一些限制因素,与随机测量矩阵相比,重构效果有所降低。基于广义轮换矩阵(GR),提出了两种结构随机矩阵:广义二进制轮换矩阵(GBR)和伪随机广义二进制轮换矩阵(PGBR)。仿真结果表明,相对于传统的测量矩阵,新的测量矩阵在二维图像重建方面效果较好,所需重构时间相差不大,在较低的采样率下能够获得更加精确的重建。

一类与工程设计相关的Jacobi矩阵逆特征值问题

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Jacobi矩阵逆特征值问题,在振动工程、结构设计、工程设计应用和系数参数识别等领域有重要应用,文章考虑了由混合型特征对构造一个Jacobi矩阵的问题,给出了问题有唯一解的充分必要条件。

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