本文介绍一种将压缩感知和GAN联系起来的创新框架。[ 导读 ] DeepMind提出一种全新的“深度压缩感知”框架，将压缩感知与深度学习相结合，显著提高了信号恢复的性能和速度，并提出一种改进GAN的新方法。压缩感知是一种优雅的框架，用于从压缩信号中恢复稀疏
DeepMind提出一种全新的“深度压缩感知”框架，将压缩感知与深度学习相结合，显著提高了信号恢复的性能和速度，并提出一种改进GAN的新方法。例如，CS可以利用自然图像的结构，仅从少量的随机测量中恢复图像。CS具有灵活性和数据效率高的优点，但由于其稀疏性和
在2018年第23期《电工技术学报》上撰文，为提高低压电力线正交频分复用通信系统的传输性能，提出了一种脉冲噪声抑制算法——优化先验辅助稀疏度自适应匹配追踪算法。
电能质量问题主要由各类扰动引起[1]。其中，谐波、间谐波、闪变等稳态扰动具有周期性，而瞬时、暂降、暂升、中断、衰减振荡等暂态扰动具有短时性和随机性。为了对重要区域电网内的电能质量扰动进行实时查看、分析、评估与治理，要求各监测站点不间断、高采样率地进行数据采
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