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> 伴隨矩陣的基礎解系

更新時間：2025.05.10

頭條 矩陣的基礎解系怎么求?

A是一個n階方陣,r(A)=n-1 所以AX=0的基礎解系的解向量的個數為1 又A的每一行元素加起來均為1 則A(1,1,...,1)^T=(1,1,...,1)^T 所以x=(1...

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壓縮感知中,測量矩陣在信號的獲取和重構過程中起著重要的作用。傳統的隨機測量矩陣在采樣率較高的情況下,能夠獲得比較好的重構效果,但在低采樣率下的重構效果不夠理想。確定性測量矩陣自身存在一些限制因素,與隨機測量矩陣相比,重構效果有所降低?；趶V義輪換矩陣(GR),提出了兩種結構隨機矩陣:廣義二進制輪換矩陣(GBR)和偽隨機廣義二進制輪換矩陣(PGBR)。仿真結果表明,相對于傳統的測量矩陣,新的測量矩陣在二維圖像重建方面效果較好,所需重構時間相差不大,在較低的采樣率下能夠獲得更加精確的重建。

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