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压缩感知算法的快速处理及应用研究 
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压缩感知是一种有损的数据采样方法，优势是用少量采样表示信号；针对同一信号，比传统采样方法获取的采样数据量要小的多。但压缩感知的劣势在于从采样数据中恢复信号的时间较长，这是影响其广泛应用的重要因素。本书针对压缩感知信号重构算法计算复杂度极高的问题，从算法加速和降低算法计算复杂度两方面展开研究。如在压缩感知算法加速方面，在并行化的基础上提出了基于云平台的加速方案，实现了复杂操作的并行化和复杂对象的序列化等问题。在降低算法计算复杂度方面，用观测矩阵原子与二维残差之间的相关性测量代替观测矩阵原子与一维残差之间的相?????????????
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