摘要
本公开涉及信号处理技术领域,包括基于智能重构的欠采样信号重建方法、装置及存储介质。通过获取欠采样信号;获取预先训练的信号重建网络;其中,信号重建网络基于稀疏表征技术构建且包括多个网络层,信号重建网络的网络参数是对多个网络层优化训练得到的;将欠采样信号输入信号重建网络,得到欠采样信号对应的重构信号;此时采样设备无需按照奈奎斯特采样准则采样,降低信号的采样难度。同时,由于通过稀疏表征技术构建信号重建网络来进行信号重构,因此,能够通过数据驱动的方式,动态学习信号的局部特征,从而提升重构精度和抗噪性能。与传统的固定算法相比,信号重建网络能够自适应调整参数,提高了模型的泛化能力。
技术关键词
网络结构
信号重建方法
重构模型
参数
表征技术
非易失性计算机可读存储介质
计算机程序指令
样本
数据
信号处理技术
采样设备
处理器
存储器
非线性
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变量
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