基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

压缩感知信号重构的快速光滑L0范数法

光滑l0范数法(SL0)用带参数的高斯光滑函数序列逼近l0范数,可以有效地用于压缩感知信号重构。针对SL0算法在最优解附近收敛速度较慢的问题,由高斯光滑函数梯度及Hesse矩阵的特点,根据牛顿法的基本原理,提出了快速光滑l0范数法-FSL0算法。算法的迭代公式十分简洁。仿真结果表明,该算法与已有同类算法的重构精度相当,但重构速度得到了很大地提高。     

基于稀疏重构的跳频信号检测方法

针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪声并较好地保存各跳,实现对跳频信号的检测。     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

基于e~0范数优化算法的图像重建

为了解决稀疏信号的重建问题提出了光滑e0范数优化算法,它与最小1范数优化算法等图像重建的方法相比有很大的不同,着重实验了这种信号重建算法中重要参数的选择,并利用手写体数字图像库为试验样本做了一维信号重建和二维图像重建实验.实验结果证明了基于e0范数优化算法在图像重建时间和重建精度上的优越性,此为后续的图像工程研究奠定了基础.     

基于改进的MCA和K-SVD的图像稀疏表示去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,传统的图像去噪方法是基于小波阈值变换的,其去噪效果较好,但容易丢失细节信息,导致边缘模糊,针对传统去噪方法存在的不足,本文提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法.考虑到传统的MCA算法对图像的稀疏性要求较高,本文通过求解最接近l1范数的若干次优解和最小l1范数解进行加权叠加,并将结果作为源信号的估计,改进了传统MCA算法中对图像稀疏性的高要求,提高了对源信号估计的精度.本文方法首先采用改进的MCA算法将含噪图像划分为平滑部分、纹理部分和边缘部分;然后对平滑的结构部分采用小波阈值去噪,并利用改进的K-SVD去噪算法对纹理部分和边缘部分进行自适应去噪,最后将三部分合起来得到最终去噪图像.实验表明,该方法相比于传统的图像去噪方法能够更好地滤除噪声,保留图像的细节特征和边缘信息,获得更高的峰值信噪比值.     

一种适用频谱检测技术的最小l1范数改进算法

压缩感知(compressed sensing)理论是近两年信号处理领域方兴未艾的一个热门研究方向,它的出现突破了奈奎斯特采样定理对信号频率的限制。最小l1范数法(即BP算法)是压缩感知中信号若干种重构方法中比较成熟的一种算法。文中在对已有的BP算法进行了研究后,提出了一种适用于噪声环境下的加权迭代l1算法,并将之应用于认知无线电的频谱感知中,经过MATLAB仿真的对比后,验证了改进之后的算法对提高含有高斯白噪声的信号重构的精确度有着更加精确的效果。     

基于协方差准则迭代估计的雷达回波压缩重构

在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,解决雷达系统中超大数据量的采集、存储与传输问题.宽带雷达回波在信号的幅度-延时基上具有稀疏表示.基于这一特性,可以使用压缩感知理论通过降维采样大大减少数据量.针对降维采样后信号重建问题,文中研究了一种基于协方差准则循环迭代的稀疏参数估计方法(SPICE).文中首先根据雷达回波信号的特征构造了波形延时稀疏字典,再通过随机采样对数据进行压缩,最后将SPICE作为信号重构算法引入雷达回波压缩感知处理过程中.仿真结果表明利用SPICE参数估计方法,可使得压缩率降到很小的程度,且降低重建信号相对原始信号的误差.此外,SPICE算法本身具有数据自适应特性,不需要再根据信号特征选取循环结束条件.仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够在较短的时间内准确估计出雷达回波的稀疏参数.     

压缩感知在宽带雷达信号处理中的应用

高分辨雷达成像系统在当今的军事和民用方面都有着广泛的需求,高分辨率成像需要发射宽带的雷达信号,然而根据奈奎斯特采样定理,信号带宽的增加又使得雷达系统面临高采样率、高传输率、大数据量存储以及信号实时快速处理等问题.压缩感知(CS)理论通过构造非相关测量矩阵,以远低于奈奎斯特采样率的速率获得一组测量值,通过重构算法对信号进行精确的重构.压缩感知理论应用的前提是信号的稀疏性,关键是测量矩阵和稀疏度之间的关系,重要支撑是重构算法.本文对压缩感知原理进行了简要介绍并针对雷达常用的线性调频信号提出一种稀疏基构造方案.同时,利用matlab构造了线性调频信号模型并对压缩感知处理线性调频信号的采样重建过程及应用于二维成像的过程进行了仿真.本文也研究了不同重建算法并进行了各个算法间的效果比较.仿真结果表明,在宽带雷达回波信号的处理过程中,压缩感知能通过降低采样率有效缓解回波数据的存储和传输的压力,这一点在宽带雷达目标检测中应用前景广阔.     

基于混合优化的平滑l0压缩感知重构算法

研究压缩感知的重构算法,分析了平滑l0（smoothed l0,SL0）的理论基础．SLO算法通过利用平滑的高斯函数去逼近l0范数,将重构中的l0范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题．针对算法中最速下降法存在“锯齿现象”和收敛速度慢等缺点,引入数值最优化理论中的混合优化算法,提出了一种基于混合优化的SL0重构算法（HOSL0）．该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点,提高了算法的重构精度和速度．仿真实验表明,HOSL0算法与同类算法相比性能有明显提高,同时在重构速度上比BP算法快了2个数量级．     

基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。     

求线性方程组极小l1范数解的一种算法

陈中文研究中关于求线性方程组极小l1范数解问题有着较为广泛的应用。本文研究了该问题的最优性条件，给出最优解的充分必要条件。进一步研究了该问题最优解的一种表现形式，提出一个单纯形方法的算法，该算法解决了退化问题，且收敛速度较快，同时给出确定初始基的方法。     

基于块稀疏信号重构的高分辨率ISAR成像算法

为实现快速高分辨率逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像,充分利用目标的内在块稀疏结构信息,提出一种块平滑l_0范数稀疏重构ISAR成像算法.首先,将ISAR稀疏成像转化为块l_0范数的优化问题,采用一阶负指数函数趋近块l_0范数.其次,采用单循环步骤代替平滑l_0范数算法中的双循环结构,减小控制参数的间隔,实现对块稀疏信号的优化重构.该算法能够在块稀疏度未知时利用ISAR目标固有的内在结构特征进行高分辨率成像.仿真实验结果证实该算法的成像质量高且快于其它算法.     

基于最大似然准则的f—x—y域l1模预测滤波方法

常规的f—x—y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的，但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音，讨论了f—x—y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数，同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明，f—x—y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音，而且也避免了假同相轴现象的产生。     

Double-Talk Detection Algorithm Based on the l_2 Norm

0　IntroductionInmultimediacommunicationsystems,thecomplexcouplingbetweenaloudspeakerandamicrophonecanproduceechowhichwillseriouslycutdownthecommunicationquality .Soitiscrucialtocanceltheechowithsomeeffectivemethods.Acousticechocancellers(AEC)areusuallyusedtoeliminatelongdelayechointerferences.Typicalapplicationsareinlongdistancetelephonecircuitsorinterminalswherelongprocessingdelayexists.Fig .1showsthebasicstructureofanadaptivevoiceechocanceller.Fig .1　Thebasicstructureofanadaptivevoiceec…