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基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法.PDF,第33卷第7期控制与决策Vol.33No.72018年7月ControlandDecisionJul.2018文章编号:1001-0920(2018)07-1341-04DOI:10.13195/j.kzyjc.2017.0410基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法崔志华,张春,时...
于国内外已发表论文50余篇，有译著《广义逆的理论及其应用》.离散线性时变系统的状态观测器（江西电力职工大学，江西南昌330032）要：放弃Luenberger状态观测器理论对系统完全可观测性的要求，提出了一般离散线性时变系统的状态观测器的设计方法。.对...
观测矩阵的设计目的是如何采样得到M个观测值，并保证从中能重构出长度为N的信号X或者稀疏基Ψ下等价的稀疏系数向量。为了保证能够从观测值准确重构信号，其需要满足一定的限制：观测基矩阵与稀疏基矩阵的乘积满足RIP性质（有限等距性质）。
状态转移矩阵类比公式（13）可得：观测矩阵类比公式（16），这里直接写出综合形式：能观矩阵的构建这里的推导就超级麻烦了，好在我们依旧可以从前两次乘法运算之后看到问题所在，因此类比于公式（19），先展开第一个乘积：
卡尔曼滤波作为一种状态最优估计算法，与《现代控制系统》中的观测器设计思维类似，都是利用观测量并结合系统的模型来对系统的状态进行估计。.但二者又有不同，由前面的介绍可知卡尔曼滤波的目的是利用卡尔曼增益来修正状态预测值，而观测器设计的...
提出的两种观测矩阵易于硬件实现，避免了随机矩阵的不确定性且克服了随机矩阵浪费存储资源的缺陷，具有良好的实际应用价值。Abstract:Inthecompressedsensingprocess,themeasurementmatrixplaysasignificantroleinsignalsamplingandreconstruction.
观测器的增益矩阵可以按照极点配置方法来设计，求解的极点配置问题，得到增益矩阵k；观测器增益矩阵例考虑由以下系数矩阵给定的系统设计一个观测器，使观测器两个极点都是－2。检验系统的能观性：系统是能观的，因此问题可解。
同时，从减少观测矩阵的相关度角度出发，提出一种最优观测矩阵与自适应贝叶斯压缩感知技术结合的联合机制用于信道估计。.结果表明：在相同的实验条件下，该机制相比传统的重构算法，如BP，具有更好的抗噪声能力和重构精度。.本文内容安排...
通过我们线性化的方程可以得知，矩阵行列数应该满足1x1=(1x2)*(2x1)，我们已经采集了n组数据，所以方程左侧应该变成了nx1，那我们怎么确定超静定方程下的观测矩阵呢，首先要明确一点，我们辨识的参数是2个，也就是2x1的一个矩阵，通过矩阵相乘的关系
基于压缩感知观测矩阵优化的图像重构.田香玲.【摘要】：传统的信号采样遵循的是奈奎斯特采样定理,而现代复杂信号中包含的信息量很大,所以对采样频率的要求也很高,很难实现,因此现代信号处理遇到了瓶颈。.近年来,压缩感知的出现,彻底打破了Nyquist定理...
基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法.PDF,第33卷第7期控制与决策Vol.33No.72018年7月ControlandDecisionJul.2018文章编号:1001-0920(2018)07-1341-04DOI:10.13195/j.kzyjc.2017.0410基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法崔志华,张春,时...
于国内外已发表论文50余篇，有译著《广义逆的理论及其应用》.离散线性时变系统的状态观测器（江西电力职工大学，江西南昌330032）要：放弃Luenberger状态观测器理论对系统完全可观测性的要求，提出了一般离散线性时变系统的状态观测器的设计方法。.对...
观测矩阵的设计目的是如何采样得到M个观测值，并保证从中能重构出长度为N的信号X或者稀疏基Ψ下等价的稀疏系数向量。为了保证能够从观测值准确重构信号，其需要满足一定的限制：观测基矩阵与稀疏基矩阵的乘积满足RIP性质（有限等距性质）。
状态转移矩阵类比公式（13）可得：观测矩阵类比公式（16），这里直接写出综合形式：能观矩阵的构建这里的推导就超级麻烦了，好在我们依旧可以从前两次乘法运算之后看到问题所在，因此类比于公式（19），先展开第一个乘积：
卡尔曼滤波作为一种状态最优估计算法，与《现代控制系统》中的观测器设计思维类似，都是利用观测量并结合系统的模型来对系统的状态进行估计。.但二者又有不同，由前面的介绍可知卡尔曼滤波的目的是利用卡尔曼增益来修正状态预测值，而观测器设计的...
提出的两种观测矩阵易于硬件实现，避免了随机矩阵的不确定性且克服了随机矩阵浪费存储资源的缺陷，具有良好的实际应用价值。Abstract:Inthecompressedsensingprocess,themeasurementmatrixplaysasignificantroleinsignalsamplingandreconstruction.
观测器的增益矩阵可以按照极点配置方法来设计，求解的极点配置问题，得到增益矩阵k；观测器增益矩阵例考虑由以下系数矩阵给定的系统设计一个观测器，使观测器两个极点都是－2。检验系统的能观性：系统是能观的，因此问题可解。
同时，从减少观测矩阵的相关度角度出发，提出一种最优观测矩阵与自适应贝叶斯压缩感知技术结合的联合机制用于信道估计。.结果表明：在相同的实验条件下，该机制相比传统的重构算法，如BP，具有更好的抗噪声能力和重构精度。.本文内容安排...
通过我们线性化的方程可以得知，矩阵行列数应该满足1x1=(1x2)*(2x1)，我们已经采集了n组数据，所以方程左侧应该变成了nx1，那我们怎么确定超静定方程下的观测矩阵呢，首先要明确一点，我们辨识的参数是2个，也就是2x1的一个矩阵，通过矩阵相乘的关系
基于压缩感知观测矩阵优化的图像重构.田香玲.【摘要】：传统的信号采样遵循的是奈奎斯特采样定理,而现代复杂信号中包含的信息量很大,所以对采样频率的要求也很高,很难实现,因此现代信号处理遇到了瓶颈。.近年来,压缩感知的出现,彻底打破了Nyquist定理...
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