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压缩传感 （CS） 是同时传感和压缩稀疏和可压缩的信号，基于随机维数约简的新方法。要恢复信号从其抗压强度的测量标准 CS 算法寻求风入松信号在一些离散的基础或吻合的框架中。伟大的许多应用程序功能平滑或调制信号频率稀疏，可以建模为一个小数目的正弦波的叠加。不幸的是，这样的信号时，只有稀疏离散傅里叶变换 （DFT） 域中的正弦波频率精确住的 DFT 箱 ； 中心当这并非如此，CS 恢复性能会降低意义明显。在本文中，我们介绍了任意频率稀疏信号的谱 CS （SCS） 恢复框架。主要成分是过采样的 DFT 框架、 密切抑制信号模型间隔的正弦波和经典的正弦信号参数估计算法来自 eld 发光的谱估计。利用周期图法和线谱估计方法 （规格效法 Thomson 利用方法和音乐），我们证明，公务员事务局局长意义明显优于当前先进的 CS 算法基于密度泛函理论，同时提供可证明边界测量稳定恢复所需的数目

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应用背景本文将从你对C语言中数组的使用。文档中包含相关搜索的程序，排序查找数组中的最大元素、最小元素。该程序是用简单的语言编写的，很容易实现。关键技术是一种通用的高级语言，最初是丹尼斯·M·里奇研制开发的UNIX操作系统贝尔实验室。C原本在DEC PDP-11计算机第一次实现在1972。1978，布瑞恩Kernighan和丹尼斯里奇制作的第一公开可用的描述，现在被称为的钾和标准。的UNIX操作系统，编译器，和几乎所有的UNIX应用程序已经写在C语言中，现在已经成为一种广泛的应用程序。用专业的语言因各种原因−容易学习结构化语言它产生有效的程序它可以处理低级别的活动它可以在各种计算机平台上编译

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