【摘 要】
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将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS（compressedsensing）理论，给出了两种新类型的CS测量矩阵：稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵．利用亚高斯分布尾部的有界性，证明了这两种矩阵满足CS
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥工业大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60603083,60473102);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070357003)~~
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将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS（compressedsensing）理论，给出了两种新类型的CS测量矩阵：稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵．利用亚高斯分布尾部的有界性，证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件．同时，进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算，从而提高重建速度．实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果，在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建．最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析．
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