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2023-06-12 发布于四川
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一种基于深度学习的压缩感知重构方法和系统.pdf

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本发明涉及图像压缩感知重构技术领域，公开了一种基于深度学习的压缩感知重构方法及系统，其把压缩采样和重构结合起来，利用卷积层进行采样，构建了由测量矩阵到网络层的映射关系，在系统进行训练的同时更新采样卷积层中的参数，根据数据集中的特征训练得到更合适的测量矩阵，使测量矩阵拥有自适应性，能有更好的图像重构效果，还对训练集进行了预处理，减少了计算复杂度，提高了采样效率。在进行信号重构中结合了卷积生成对抗网络模型，去掉了网络中的全连接层，使训练速度更快，还可防止全连接层参数多而导致的训练过拟合问题。并且，在

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113052925 A (43)申请公布日 2021.06.29 (21)申请号 202110363033.2 (22)申请日 2021.04.02 (71)申请人广东工业大学地址

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