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測(cè)量矩陣是壓縮感知理論中的重要組成部分，其將直接影響原始信號(hào)的重構(gòu)精度。針對(duì)常用測(cè)量矩陣重構(gòu)精度較低的問題，構(gòu)造一種基于馬爾科夫鏈的隨機(jī)測(cè)量矩陣。利用馬爾科夫鏈的隨機(jī)性生成M個(gè)隨機(jī)數(shù)，將隨機(jī)數(shù)按照規(guī)則分別映射為-1和1后作為MxM維對(duì)角矩陣的元素，采用馬爾科夫鏈生成Mx（N-M）個(gè)隨機(jī)數(shù)并按照規(guī)則分別映射為0和1，構(gòu)成包含0和1元素的Mx（N-M）維矩陣，并將這兩部分矩陣相結(jié)合形成MxN的測(cè)量矩陣。仿真結(jié)果表明，該矩陣結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，相比常用測(cè)量矩陣和基于奇異值分解的 Toeplitz結(jié)構(gòu)矩陣重構(gòu)精度得到明顯提升，并且減少了運(yùn)算量與存儲(chǔ)空間。
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