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本论文研究图像的多成分混合字典压缩感知表示以及其重构方法。

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简介：
由于稀疏信号盲源分离势函数法存在参数冗余问题，并且传统的聚类算法需要预先知道源信号的数量，因此提出了一种基于拉普拉斯模型的势函数法，用于估计源信号的数量和混合矩阵。该方法首先将混合信号进行重新聚类，随后对每一种聚类对应的信号的协方差矩阵执行奇异值分解操作。通过这一步骤，混合矩阵能够获得更为精确的估计值，从而进一步提升源信号的估计精度。实验结果表明，所提出的算法在计算机仿真中展现出卓越的性能。

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