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文章从噪声的组成入手,对信噪比进行定义,分析了噪声对图像质量的影响;并对信噪比和量化值的关系进行了推导,利用MATLAB软件进行了仿真分析。 相似文献
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由于基于l1范数的压缩感知理论模型无法充分挖掘信号的稀疏性,因此在重建过程中无法实现对待重构系数的等权值约束,进而导致在信噪比较低时,噪声分布的不稀疏性会严重影响目标信息的重建,造成成像结果中会出现大量虚假目标,成像性能急剧下降。本文在深入分析了加权l1范数模型的基础上,提出了一种更加稳健的适用于含噪模式下的高分辨率压缩感知微波成像模型。该模型在借鉴常规加权l1范数模型的基础上,针对权重选择及加权方式进行了修正,使得权值的变化程度和权值大小分离,可以做到相同的惩罚约束,从而实现成像过程中噪声分量的有效抑制,实验结果说明了低信噪比下所提模型的有效性。 相似文献
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基于独立成分分析的混合LFM信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
混合LFM信号广泛存在于实际信号环境巾,对其检测极其重要。对有严重交叉项的混合LFM信号的检测十分困难,因此提出了一种基于独立成分分析的混合LFM信号检测法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough检测各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的检测性能的结论: 相似文献
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