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一種基于壓縮感知的隨機(jī)噪聲壓制方法種非常常見(jiàn)的噪聲。壓縮感知種處理隨機(jī)噪聲的有效方法。在本文中,我們介紹了一種基于壓縮的隨機(jī)噪聲壓制方法。該方法通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和壓縮,以達(dá)到法中,我們首先使用壓縮感知技術(shù)來(lái)對(duì)噪聲進(jìn)行壓縮。然們利用這些壓縮數(shù)據(jù)來(lái)重構(gòu)原始信號(hào)。最后,我們可以通過(guò)比較原始信號(hào)的差異來(lái)判斷噪聲是否得到了壓制。我們還給出了實(shí)驗(yàn)噪聲,壓縮感知,重構(gòu),差異種非常常見(jiàn)的噪聲。例如,在圖像處理中,圖像中的隨機(jī)噪聲可能來(lái)自于圖像傳感器和圖像傳輸系統(tǒng)。理中,音頻中的隨機(jī)噪聲可能來(lái)自于錄音設(shè)備或傳輸通道。在中,隨機(jī)噪聲可以通過(guò)信道中的熱噪聲等方式產(chǎn)生。因此,減一種處理隨機(jī)噪聲的有效方法?;舅枷胧鞘褂靡粋€(gè)較的重要性在于它能夠處理高維信號(hào)并減少樣本量。因此,在信紹一種基于壓縮感知的隨機(jī)噪聲壓制方法。該方法充分縮感知技術(shù)的優(yōu)勢(shì),通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和壓縮,以達(dá)到減小分析法中,我們首先使用壓縮感知技術(shù)來(lái)對(duì)噪聲進(jìn)行壓縮。然們利用這些壓縮數(shù)據(jù)來(lái)重構(gòu)原始信號(hào)。最后,我們可以通過(guò)比較原始信號(hào)的差異來(lái)判斷噪聲是否得到了壓制。具體地,我們使用個(gè)采樣向量y。采樣于信號(hào)的維數(shù)。這里的采樣是隨機(jī)的,因此樣本集可以相當(dāng)有代表性。這種方法的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)是,可以在不改變信號(hào)yx矩陣Φ來(lái)執(zhí)行變換。矩陣Φ可能是具有隨機(jī)系數(shù)的矩陣。我們還離散傅里葉變換矩陣。壓縮向量x優(yōu)勢(shì)在于,它可以使用較小的采樣集來(lái)表示信號(hào),因此可以減是Φ的逆矩陣或偽逆矩陣。如果Φ是可逆矩陣,那么Ψ就是Φ的噪聲是否得到壓制壓縮信號(hào)與原始信號(hào)的差異來(lái)判斷噪聲是否得到壓制。具,我們計(jì)算它們之間的均方誤差。均方誤差越小,說(shuō)明噪聲得到ab在原始信號(hào)中添加一個(gè)高斯白噪聲,并使用我們的方法對(duì)噪聲的原始圖像和處理后的圖像。可以看出,處理后的圖像比們對(duì)一些更復(fù)雜的噪聲進(jìn)行了測(cè)試,例如背景噪聲和干擾說(shuō)一種基于壓縮感知的隨機(jī)噪聲壓制方法。該方法通過(guò)對(duì)行采樣和壓縮,來(lái)提高處理隨機(jī)噪聲的效率和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表方法適用于處理不同類型的隨機(jī)噪聲,并可以在圖像處理、音頻各種應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用。這種方法不僅
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