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从含有噪音的离散样本中恢复连续信号是一个基本问题,它在信号,图像处理,医学工程,控制等领域发挥着重要作用.提出了一个基于小波框架方法的信号重构模型,并运用增广Lagrangian乘子法和加速近端梯度法来求解该模型,从而从混合或未知类型噪音的离散样本中恢复连续信号.进一步,给出了重构模型解的L_2范数误差分析.最后通过数值实验,从噪音样本中恢复连续信号,突出模型的有效性. 相似文献
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具有多项式衰减面具的向量细分方程在刻画小波Riesz基和双正交小波等方面有着重要作用.本文主要研究这类方程解的性质.向量的细分方程具有形式:Ф=∑α∈Zsa(α)(2·-α),其中Ф=(Ф1,...,Фr)T是定义在Rs上的向量函数,a:=(a(α))α∈Zs是一个具有多项式衰减的r×r矩阵序列称为面具.关于面具a定义一个作用在(Lp(Rs))r上的线性算子Qa,Qaf:=∑α∈Zsa(α)f(2·α).迭代格式(Qanf)n=1,2,...称为向量细分格式或向量细分算法.本文证明如果具有多项式衰减面具的向量细分格式在(L2(Rs))r中收敛,那么其收敛的极限函数将自动具有多项式衰减.另外,给出了当迭代的初始函数满足一定的条件时的向量细分格式的收敛阶. 相似文献
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