Abstract-I detta papper föreslås en ny klass av cirkulära matriser byggda av deterministiska sekvenser för konvolutionsbaserad komprimerad avkänning (CS). I motsats till slumpmässig konvolution, koefficienterna för det underliggande filtret ges av den diskret Fourier transform av en deterministisk sekvens med god autokorrelering. Både enhetlig återhämtning och icke-uniform återhämtning av glesa signaler undersöks, baserat på koherensparametern för de föreslagna sensormatriserna. Många exempel på sekvenser undersöks, särskilt Frank-ZadoffChu (FZC) sekvensen, m-sekvensen och Golay sekvensen. En framträdande egenskap hos de föreslagna sensormatriserna är att de inte bara kan hantera glesa signaler i tidsdomänen, utan även de i frekvens- och/eller diskret-kosintransformeringsdomänen (DCT).
Kezhi Li m.fl. föreslog en ny klass av ortogonala cirkulära matriser byggda från deterministiska sekvenser för konvolutionsbaserad komprimerad avkänning REF.
Convolutional Compressed Sensing Using Deterministic Sequences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}