[科普中国]-迭代稀疏渐近最小方差算法

迭代稀疏渐近最小方差算法是用于信号处理中的谱估计和到达方向（DOA）估计的无参数超分辨率算法。 这个名称是为了强调渐近最小方差（AMV）标准的创造基础。 它是在恶劣环境下恢复多个高相关源的幅度和频率特性的有力工具，例如有限数量的快照，低信噪比。 它可以用于合成孔径雷达。

简介迭代稀疏渐近最小方差算法是用于信号处理中的谱估计和到达方向（DOA）估计的无参数超分辨率算法。 这个名称是为了强调渐近最小方差（AMV）标准的创造基础。 它是在恶劣环境下恢复多个高相关源的幅度和频率特性的有力工具，例如有限数量的快照，低信噪比。 它可以用于合成孔径雷达。1

概述迭代稀疏渐近最小方差算法是一种基于压缩感知的超高分辨率成像程式, 可以用于合成孔径雷达成像,讯号处理,核磁共振成像等医学影像领域。1

超高分辨率成像超高分辨率成像（Super-resolution imaging，缩写SR），是一种提高影片分辨率的技术。在一些称为“光学SR”的SR技术中，系统的衍射极限被超越；而在其他所谓的“几何SR”中，数位感光元件的分辨率因而提高。超高分辨率成像技术用于一般图像处理和超高分辨率显微镜。1

本词条内容贡献者为:

杜强 - 高级工程师 - 中国科学院工程热物理研究所