基于深度无监督学习的非均匀采样信号参数估计与重建

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在采集核磁信号谱时,为了能够减少采样时间,提高采集效率,对核磁谱信号的非均匀采样(NUS,Non-UniformSampling)以及重建方法相继提出,而近几年也发展了许多基于深度学习的重建方法.然而目前基于深度学习的谱重建方法都需要经过一个在大样本训练集上的训练,这对训练的样本数据和设备都有较高的要求.为了能够改进这种高成本的训练方式，我们提出单样本无监督学习的方法，重建一张谱只需要一个样本，降低对训练样本和计算设备的要求。
作者：邹楠楠杨钰陈忠
作者单位：厦门大学电子科学系,厦门361005
母体文献：2021第二十一届全国波谱学学术会议论文集
会议名称：2021第二十一届全国波谱学学术会议  
会议时间：2021年11月11日
会议地点：浙江温州
主办单位：中国物理学会
语种：chi
分类号：U66TP3
关键词：核磁信号谱  非均匀采样  谱重建方法  深度无监督学习
在线出版日期：2022年5月27日
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2024-12-1 20:17 上传 基于深度无监督学习的非均匀采样信号参数估计与重建.pdf

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