稀疏表达：向量、矩阵与张量.doc，对于学习压缩感知、稀疏表示的人有帮助-Sparse expression: Vector, matrix and tensor. Doc, for learning compressed sensing, sparse representation of the people to help

根据压缩传感(Compressed Sensing，cs)N论，首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法，该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制，实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论，研究了cS短时电能质量信号压缩采样的实现方法，包括：测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)-Compressed sensing ( Compressed Sensing , cs ) N theory , first propose

文利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性，用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏 分量进行非线性压缩去噪，然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计。特征基函数矩阵反映了语音数据本 身的统计特性，因此具有很好的合理性和可取性。仿真结果表明利用稀疏编码方法能极大程度地抑制背景噪卢，与小波消噪法相比优势明显。-a speech enhancement algorithm based Compressed Sensing.