基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪

针对传统的基于压缩感知技术的目标跟踪算法存在的跟踪漂移问题，提出了一种采用改进压缩感知算法和卡尔曼滤波方法相结合的车辆目标跟踪算法. 首先，通过传统压缩感知目标跟踪算法识别出本帧目标存在概率最大的区域得到观测值； 其次，利用卡尔曼滤波预测本帧的跟踪轨迹得到预测值，通过卡尔曼滤波增益系数对预测值与观测值进行修正，获得最终目标跟踪结果； 最后，在修正后的目标区域周围进行正负样本采样以实现朴素贝叶斯分类器更新，进而实现目标跟踪轨迹的实时更新. 通过实验室试验以及野外实测验证了所提方法的可行性，相较于基于压缩感知技术的目标跟踪算法，本文所提方法的跟踪结果平均误差分别降低了48%和89%，跟踪轨迹更加趋近车辆真实运动轨迹.     

基于压缩感知过程的语音增强

压缩感知(compressive sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。该文提出了一种基于CS过程的语音增强新算法。算法利用语音在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域下的稀疏性,采用Hadamard矩阵对带噪语音进行压缩测量,通过改进的正交匹配跟踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法恢复语音信号,实现语音增强。与经典谱减法和子空间算法进行实验对比分析,结果表明:该算法在降噪性能上优于经典谱减法和子空间算法。     

联合结构预测和运动补偿的视频自适应压缩感知

视频压缩感知是解决无线多媒体网络中海量数据存储和传输问题的有效方法,但常规基于单帧处理的压缩重构质量较差,限制了应用效果。文中提出了基于BCS的结构预测和运动补偿的提高视频GOP序列重构质量的方法。对视频GOP序列,首先,利用分块压缩感知对关键帧和压缩帧分别进行压缩采样,并给出了一种视频稀疏性定量估算方法,实现了压缩采样率自适应选择;然后,基于迭代阈值投影重构算法,对关键帧和压缩帧分别进行压缩重构。在此基础上,利用视频帧区域块的结构相关性进行帧内结构预测,提高重构质量;最后,利用帧间的时间冗余性,通过运动估计和运动补偿进一步提高重构质量。仿真结果表明,结构预测和运动补偿能提高视频重构的峰值信噪比(PSNR)。该算法考虑了视频序列帧内和帧间相关性进行预测和补偿,提高了GOP序列的重构质量。     

可变码率压缩和音速、音调调整的音频信号的正弦模型

提出一种用于可变码率音频编码的正弦 噪声(SN)模型．提出了对正弦模型进行本质上的增强．从大、中、小三个前后衔接的尺度上对音频信号进行时域重叠相加(overlap-add)的正弦分析时引入了心理声学模型加权的匹配跟踪算法(matching pursuits algorithm)，将大尺度正弦分析-合成后的余量送入相对小的尺度进行分析，以达到相应的分辨率．这种算法有效的解决了正弦模型固有的预回声效应，提高了重建音频的质量．这一模型适用于可变码率、高保真的音频压缩和发音速度、音调的调整．     

基于ATmega128的连续信号压缩感知实现方法

为了解决硬件对高频模拟信号采集困难的问题，根据连续信号可以在特定的频域有稀疏的特性，在采样节点，根据伯努利观测矩阵分布特点设计采样间隔，利用压缩采样方法采集数据，降低收发芯片CC1000所需发送的数据量，从而降低传感器节点在通信传输时所损耗的能量，延长节点的使用时间；在汇聚节点使用压缩采样匹配追踪算法(Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)对接收到的稀疏数据进行重构，将重构的数据通过串口助手导出到终端，使用Matlab软件绘图分析，验证压缩感知实现方法的可行性。实验结果表明：该方法能够很好的在ATmega128芯片上实现压缩观测。在压缩率达到68%时，通过分析计算原始信号波形和重构信号波形，二者具有99.30%的相似度，显然将压缩感知理论可应用到局域网中，能减少网络传输的数据量，降低网络传输的能耗。     

压缩感知理论及其重构算法

压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号。分析了信号的稀疏表示、压缩感知的基本理论,设计了两种主要的重构算法——匹配跟踪算法、互补匹配跟踪算法,并对两种算法的特点进行了对比。     

基于压缩感知的视频压缩方案设计与实现

基于压缩感知理论设计出了针对视频编解码的处理方案。该理论是近来提出的一种新颖的图像编解码算法,它能够对稀疏性信号进行远低于Nyquist采样率编码。应用该理论对视频图像进行采样以降低视频的采样速率,依据视频图像的帧内、帧间相关性对视频帧进行建模,并结合综合感知模型进行压缩感知恢复。实验结果表明,本文设计的模型具有较好的效果。     

一种采用排名机制的分块在线压缩跟踪算法

基于分类学习的目标跟踪在面对环境中光照变化、目标姿态变化以及遮挡等复杂环境下容易出现漂移问题,为此提出一种基于分类器融合的压缩感知目标跟踪算法。使用压缩感知理论分块提取目标压缩特征,根据贝叶斯后验概率对特征进行筛选以构建目标模型,并提出一种二阶段样本搜索方法,通过粗搜索缩小样本的搜索范围,利用基于分类器排名的细搜索方法精确地找到目标的位置。实验表明,该算法与当前主要的算法相比具有较高的跟踪精度,以及良好的鲁棒性和实时性。     

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.     

基于正弦模型的汉语普通话语音分析合成方法

针对PSOLA算法会引起语音频谱的不连续,从而影响合成语音的质量,提出了一种基于正弦模型的汉语普通话语音基音同步分析和合成算法.首先,将连续的语音信号在时间轴上分为一帧帧短时信号,再把每一帧短时语音信号分解为一系列不同幅值、相位和频率的正弦分量,然后根据频率匹配的原则,对相邻两帧信号的幅度和相位进行插值,得到合成信号的正弦分量的幅值和相位,最后将各正弦分量相加,就得到了合成的语音信号.实验结果证明,该方法合成的语音信号的各个正弦波分量的相位和幅值均能平滑过渡,从而可以克服PSOLA算法带来的回声效应,有助于提高合成语音的自然度.     

基于多级特征提取的中文文本图像压缩算法

针对中文文本图像的特点, 提出了一种改进的压缩算法MC-JBIG2 。该算法首先对中文字符进行多级特征提取, 然后将提取到的特征数据用于一个级联聚类算法中以替代传统 JBIG2 中的模式匹配过程。实验表明, MC-JBIG2 改进了传统 JBIG2 算法对中文文本图像压缩的不足, 能够保证在内容无损的情况下提高对中文文本图像的压缩率, 同时该算法对英文本图像的压缩也有一定的改进。     

匹配追踪信号分解与往复机械故障特征提取技术研究

提出了一种自适应提取往复机械振动信号冲击特征的信号处理方法,方法的核心是基于特别选定的基元函数将信号展开,在采用匹配追踪算法分解信号时,应用指数衰减正弦波函数作为信号分解的基元函数,能够十分理想地匹配信号中的冲击响应波形,与往复机械振动信号有最好的相似性,往复机械的故障诊断实例证明,利用该方法提取信号中的瞬态冲击响应特征是可行的,研究结果为机械冲击故障的特征提取与诊断提供了一条新途径。     

序列图像帧间预测技术的研究

在视频压缩领域,帧间预测技术占有十分重要的地位。在简要介绍两种帧间运动估计/补偿模式基础上,该文重点讨论了局部运动估计中块匹配算法的应用和Sprite编码中的全局运动估计算法,提出一种"改进的分级块匹配法",并结合Sprite编码实现序列图像帧间压缩。大量实验表明,采用这种局部和全局相结合的预测算法,可以减少搜索时间,提高图像压缩质量和压缩比,是视频压缩可以输出甚低码流的有效手段之一。     

基于小波变换的图像零树压缩感知方法

稀疏性是压缩感知的前提,然而,自然图像通常不是稀疏的,因此对图像直接应用压缩感知算法很难取得高压缩效率.针对图像信号,将编码思想融入压缩感知理论,提出一种简单有效的零树压缩感知方法.该方法先利用零树思想辅助压缩感知测量,在得到测量值的同时编码重要系数的位置;然后提出零树追踪重构算法,通过精确解码重要系数位置来重构原始图像小波系数,提高重构精度.实验结果表明,相比于现有匹配追踪算法和EZW算法,本文方法有更高的压缩比和更好的图像重构质量.     

一种基于四维离散余弦变换的视频编码方法

为有效地去除Y,U,V3帧之间内在的相关性,提出了一种基于四维离散余弦变换理论的彩色视频压缩编码方法。该方法将彩色视频放在四维数学模型中考虑,将彩色视频的图象宽度、图像高度、彩色空间的3帧（Y,U,V）,以及视频序列的连续3帧分别看作四维数学模型中的“四维”,利用四维离散余弦变换去除彩色视频中图象的相邻像素之间、Y,U,V3帧之间、以及视频序列相邻帧之间的相关性,并结合矢量量化进行压缩。实验结果表明,利用该方法对“Miss America”彩色视频进行压缩编码,在同等信噪比的条件下,可获得比标准MPEG-2压缩编码方法约4倍的压缩比。     

一种新的镜头边界检测和静态视频摘要提取方法

提出一种新的融合图像分割和注意力模型的静态视频摘要自动生成方法.该方法将视频中的每帧图像分割成块,分别计算连续2帧对应块的匹配距离;在此基础之上,根据各个块不同的重要性用线性融合的方法求出2帧之间的匹配距离;然后通过计算匹配距离的期望和标准差自动地求出阈值,进而检测出镜头边缘;最后根据每个镜头的匹配距离,提取出静态视频摘要.仿真结果表明:与同类方法相比,该方法能够快速高效地检测出各种镜头边界,提取的静态视频摘要能够有效反映视频的内容.     

基于正弦表示与耳蜗模型的语音分析与合成

本文采用语音信号的正弦表示方法并利用耳蜗模型提取了语音信号的基本物征参数，建立了一个语音分析／合成系统。     

基于旋转天线的二维高分辨成像算法

受涡旋电磁波产生方法和自旋目标成像方法的启发,提出了基于旋转天线的二维高分辨成像方法。首先构造了基于旋转天线的雷达观测模型;利用距离向傅里叶变换获取目标的距离仿真,推导出了包含目标方位角信息的多普勒效应的正弦表达式;最后将正交匹配追踪算法应用到该正弦信号中,重构出目标的方位角,有效提升了雷达波束范围内的方位角分辨能力。仿真实验证明,该算法对雷达性能要求较低,克服了成像质量对纯净的高模态涡旋电磁波的依赖,实现了对静止目标的二维高分辨成像。