一种改进的分段广义正交匹配追踪算法

压缩感知理论是根据信号本身具有的稀疏性提出的新型信号采样理论.为提升正交匹配追踪算法采样信号的准确性和实时性,研究该算法的信号重构算法.分段广义正交匹配追踪算法就是以通过改变原始正交匹配追踪算法筛选原子为依据,达到对正交匹配追踪算法改进的目的.改进算法将原子筛选过程分为2个阶段,不需要已知信号的稀疏度且优化了算法的运行时间,有更准确地恢复初始信号的能力.仿真结果表明,该改进算法的运行时间和对信号的恢复效果均优于正交匹配追踪算法的.     

一种改进的子空间追踪算法

为了使压缩感知重构算法在稀疏度未知的情况下能够实现信号精确重构,提出了一种新的贪婪匹配追踪重构算法—一种改进的子空间追踪算法。该算法首先通过一种新的柔性方法获得信号的稀疏度,然后将稀疏度估计的结果和子空间追踪算法结合起来对信号进行重构,若子空间追踪不能精确地重构信号,则利用弱匹配原则来获取新的原子。实验结果表明,和同类算法比较,当信号稀疏度相同时,改进的子空间追踪算法重构的精度较高,运行速度也较快。     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

根据传统的正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏状态下重构带噪语音的多匹配正交追踪(MMOP)算法。该算法采用同时匹配多个原子以及同步增大和缩小原子集的办法来解决SAMP算法中原子的过匹配和欠匹配现象,此外,还提出一种新的去噪思想和设置初始步长方法,并且采用分阶段步长来重构原始语音信号。研究结果表明:本文算法不仅修正SAMP算法的过匹配和欠匹配的现象,而且还具有匹配速度快、迭代次数少的优点,同时又提高语音信号在盲稀疏状态下的重构精度,此外,该算法还可以应用在噪声语音中,有较明显的去噪效果,且其重构后的语音主客观质量评价都要好于传统的OMP算法和SAMP算法。     

基于DCS的矿山物联网微震数据重构算法研究

煤矿物联网是近几年兴起的热点研究领域。针对煤矿物联网分布式环境下微震数据量大的问题,引入分布式压缩感知理论对微震数据进行压缩以减小数据传输量。以分布式微震信号为对象,通过傅里叶变换基对其进行稀疏性分析,论证了可以用压缩感知相关理论对微震数据进行压缩处理。基于广义正交匹配追踪算法及稀疏度自适应匹配追踪算法,提出了一种改进的分布式稀疏度自适应正交匹配追踪重构算法。基于MATLAB仿真平台,用改进的算法重构稀疏测量后的分布式微震信号,仿真结果表明,该算法在减少计算量的前提下有效地恢复了原始微震信号。     

一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法

针对分段正交匹配追踪(St OMP)算法需要信号的稀疏度作为先验信息且重构精度较低的特点,提出一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法。首先,通过对观测矩阵与初始残差相乘所得的残余相关性向量进行离散余弦变换,估算出支撑集所要扩充的最大原子数;其次,采用与抽样率成正相关的因子对较大的阈值参数进行适当修正,并对通过设定阈值所选取的原子进行优化处理;最后在St OMP算法的框架下采用变步长的方法实现稀疏度的逼近和信号的精确重构。仿真结果表明:本文所提出的算法对信号的稀疏度具有很好的自适应特性,并且在保持了较低重构复杂度的同时具有更稳定的重构质量。     

改进的压缩感知重构方法

为了在稀疏度未知的情况下重构信号,并且解决SAMP框架下的步长选择难题,提出一种新的稀疏度估计方式,以及一种新的压缩感知重构算法——步长自适应匹配追踪算法。该算法通过新的方式估计稀疏度,采用估计出的稀疏度作为初始步长,重构信号间能量差作为改变步长的方法,使得信号能在稀疏度未知的条件下,自适应的重构信号。实验结果表明,本算法能够较好地重构信号,保证重构质量的同时提高重构速度。     

改进的匹配追踪在方波信号滤波中的应用

为了克服常规滤波方法对方波信号滤波能力的不足,实现对方波信号的精确滤波,提出了一种改进的匹配追踪算法。针对方波信号特征,构建了与方波信号匹配而对噪声不敏感的方波原子;基于正交匹配追踪,并吸收子空间追踪的回溯思想,改进了最优原子选择方法;鉴于有用信号与噪声信号的能量差异,使用了一种自适应迭代停止标准,能准确找到有用信号和噪声的临界点,解决噪声能量未知的预估问题。对不同信噪比下的仿真方波信号进行滤波,经实测验证,所提方法在信噪比和均方误差方面都优于常规去噪算法,且保留了方波的特征,适用于方波信号的滤波。     

SC-FDE系统中基于压缩感知的海上稀疏多径信道估计方法研究

首先建立了适用于不同海情级、不同频段的海上船舶间通信时的多径信道模型,针对SC-FDE系统在海上多径信道上的传输,研究了基于压缩感知的稀疏信道估计方法,利用CHU序列作为导频设计了一种Toeplitz循环矩阵作为压缩感知的测量矩阵,结合稀疏度自适应匹配追踪信号重构算法提出了T-SAMP算法,分析比较了T-SAMP、正交匹配追踪算法和最小二乘法3种算法的归一化均方误差和误码率性能.仿真结果表明提出的T-SAMP算法可以在未知稀疏度的情况下对信道进行准确估计,比正交匹配追踪算法更具有实用性,而且获得了比最小二乘法更好的信道估计性能,且需要的导频数量较少,提高了频带利用率.     

语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法

基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP).该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近.同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计.最后用小波去噪法对合成语音进行处理.实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性.     

双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强

针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法.采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征.通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的...     

基于改进SAMP的频率捷变和PRI抖动雷达群目标检测

针对群目标场景下目标个数未知和网格失配影响稀疏重构效果的问题,提出一种改进的稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit,SAMP）算法用于频率捷变和脉冲重复间隔（pulse repetition interval,PRI）抖动雷达的动目标检测.改进算法回溯阶段的原子选择策略,通过正则化挑选出能量相近的原子进行网格失配矫正,可以有效减小重构误差、抑制重构伪峰.根据重构信号的功率变化率自适应扩展支撑集长度（群目标个数估值）,减少算法在同一步长的搜索时间.仿真结果表明,相比于SAMP算法和传统的群目标检测算法,本文改进的算法在提升重构效果的同时也能减小距离和速度测量误差.     

基于局部性质的改进正交匹配追踪算法

正交匹配追踪算法是一种重要的压缩感知重构算法,针对正交匹配追踪算法中当前信号的最优估计,每一个采样点都有它的局部性质,且相邻采样点之间必然相互影响.本文基于局部性质,对正交匹配追踪算法进行改进,提高了对稀疏参数的估计精度,实现了信号的重构,实验证明了该方法的有效性.     

OMP算法对稀疏信号准确重构的一个充分条件

压缩感知的研究对象是稀疏信号,那么在什么条件下以及采用何种方法能准确地重构一个稀疏信号自然成为人们关注的问题.在带有噪声的情形下,如果观测矩阵满足受限等距性质以及受限等距常数δk+kδk+11,并且噪声强度一定的条件下,证明了对任意的k-稀疏向量x,正交匹配追踪(OMP)算法可以通过k步迭代准确重构原信号.     

基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响。仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销。     

压缩感知重构算法在稀疏信号恢复中的应用

阐述了压缩感知理论产生的背景、基本原理和应用方式,研究了两类压缩感知重构算法的重构思想和方法,并将两类重构算法的典型算法正交匹配追踪和基追踪应用于稀疏信号的重构。结果表明：对于无噪观测和含较小噪声的观测,正交匹配追踪算法从重构频率和重构时间两方面显示出更好的性能。     

改进的子空间匹配追踪导波信号识别方法

针对子空间匹配追踪计算复杂的缺点,提出一种改进的子空间匹配追踪（MSMP）方法.采用线调频小波函数作为匹配原子,选用微分进化算法（DEA）实现改进的子空间匹配追踪方法.利用29kHz t（0,1）导波对含缺陷的铝管进行检测实验,采用MSMP对检测信号进行匹配分解与重构.将匹配结果与基于微分进化算法的匹配追踪（MP）及基于t算子的进化规划算法（tEP）的正交匹配追踪（OMP）所得结果进行比较,并比较了基于DEA的MSMP和MP,基于tEP的OMP匹配所得参数.结果发现：重构所得信号质量明显提高,基于DEA的MSMP和MP方法匹配所得参数均能比较准确地反映缺陷位置以及激励信号的中心频率,基于DEA的MSMP匹配所得的参数更加准确且耗时更短,改进的方法可有效识别管道导波无损检测信号并定位缺陷.     

前向预测与回溯结合的正交匹配追踪算法

在基于压缩感知的正交匹配追踪算法中,候选集原子的选取对最终的重建性能至关重要.文中结合前向预测和回溯两种策略更新候选原子集,提出了一种基于预测与回溯的正交匹配追踪(LABOMP)算法.该算法通过设定阈值将所有迭代划分为前后期,在迭代前期,通过预测原子在未来迭代中的性能选择最佳原子;在迭代后期,加入回溯策略,每两次迭代淘汰一个前面错误选择的原子.实验结果表明:LABOMP算法是实用有效的,由于加入回溯策略修正了预测算法LAOMP的不足,使迭代后期高斯稀疏信号与二值稀疏信号的精确重建概率较LAOMP算法分别平均提高了12.5％、18.2％.     

基于压缩感知和虚警概率的电力线脉冲噪声抑制方法

针对OFDM电力线通信中噪声抑制方法依赖于脉冲噪声特征参数及脉冲噪声稀疏度的问题,提出一种基于压缩感知和虚警概率的宽带电力线脉冲噪声抑制算法.该算法利用OFDM零子载波观测脉冲噪声投影,采用基追踪降噪方法对脉冲噪声进行粗估计,并设计基于虚警概率的自适应脉冲噪声检测门限,根据门限得到粗估计的脉冲噪声支撑集,在支撑集上通过最小二乘方法对脉冲噪声幅度进行重构,接收信号减去估计的脉冲噪声可得到去噪的OFDM信号.仿真结果表明,提出的算法在未知脉冲噪声稀疏度的情况下可以对噪声信号进行重构,算法的性能优于传统压缩感知及非线性去噪方法,能可靠有效的对宽带电力线脉冲噪声进行抑制.     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.