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測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的重構(gòu)精度。針對常用測量矩陣重構(gòu)精度較低的問題，構(gòu)造一種基于馬爾科夫鏈的隨機測量矩陣。利用馬爾科夫鏈的隨機性生成M個隨機數(shù)，將隨機數(shù)按照規(guī)則分別映射為-1和1后作為MxM維對角矩陣的元素，采用馬爾科夫鏈生成Mx（N-M）個隨機數(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的測量矩陣。仿真結(jié)果表明，該矩陣結(jié)構(gòu)簡單，相比常用測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，并且減少了運算量與存儲空間。
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