基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

基于稀疏分解的分块图像压缩编码算法

以压缩感知理论为基础,将匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法运用到图像的压缩编码中.首先,阐述了原子库的构建方法,之后,采用分块感知压缩图像分解方法,降低了分解的运算复杂度,最后,针对传统MP算法编码率不高的问题,利用MP原子能量与位置分布特点,对原子系数和位置参数进行编码,并提出了MP原子编码方法.实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法的优势.     

压缩感知中基于梯度的贪婪重构算法综述

正交匹配追踪（OMP）算法是贪婪类算法中最经典的算法之一,但是对于大规模数据的重构问题却有着计算复杂度高、存储量大的缺点,而如果将最优化方法中的梯度与贪婪算法相结合,就会大大减少计算复杂度和存储需求.文中详述了梯度追踪算法,从理论上分析了这些算法的计算复杂度、存储需求和优缺点,并用这些算法分别重构一维信号和二维信号,分析重构效果.实验结果表明,梯度追踪算法的重构效果均比OMP好.尤其是基于变尺度法的梯度追踪算法,无论是重构时间还是重构效果,均优于OMP算法.     

一种基于去冗余字典的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础.结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好的处理图像去噪问题.在正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用K-奇异值分解(K-SVD)算法对图像进行去噪.为了得到更好的去噪效果,改进了字典更新算法,对字典原子进行优化选择,去除冗余的字典原子,并用图像块替换字典原子,用于提高字典训练的效率,与自然图像数据相适应.实验结果表明,与小波去噪算法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的细节和边缘特征,去噪后的图像更为清晰.     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

基于GST的变速机械故障信号稀疏特征提取方法

为提取强噪声背景下的变速旋转机械设备的冲击故障特征,提出了一种基于广义S变换的稀疏特征提取方法.首先,通过多分辨率广义S变换（multiresolution generalized S-transform,MGST）搜索每次迭代过程中的最佳原子,多分辨率广义S变换可以得到信号不同尺度下的归一化时频谱,并从中找出能量最大值及其所对应的时频因子,根据故障冗余字典的构建模型可得到冲击成分的最佳匹配原子.其次,结合正交匹配追踪算法（orthogonal matching pursuit,OMP）,计算出信号在原子集合下的投影,由于采用了基于多分辨率广义S变换的原子搜索策略,大幅度提高了OMP的分解效率.最后,根据稀疏表示中第一个冲击信号的出现时刻,可依次计算出冲击信号在变速情况下的出现时刻理论值,通过与实测值的比较,实现变速机械的故障诊断.仿真和实例分析结果表明,该方法比传统OMP方法和广义S变换具有更高的计算效率和定位精度.      

基于匹配跟踪的脑电睡眠纺锤波的时频分析

匹配跟踪(MP)算法是一种冗余算法，通过信号x在所选择的最佳向量(最佳基)上的反复正交投影而逼近原信号。它不仅可以获得较好的时频分辨率，而且可以参数化描述任何类型的数据。在临床应用实践中已发现睡眠纺锤波与多种病症有关，因此，有效地检测出睡眠纺锤波具有重要的临床应用价值。文中根据脑电信号(EEG)睡眠纺锤波的特征，利用基于Gabor函数的MP算法对EEG中的睡眠纺锤波进行检测和分析，并给出了分析结果的时频表示。     

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.     

基于3D-OMP算法的SAR动目标成像方法

针对稀疏场景下的SAR动目标成像问题展开研究，提出一种基于三维正交匹配追踪(3D-OMP)算法的稀疏成像方法。首先对成像区域进行网格划分，然后以运动目标的二维速度作为动态参数构建三维稀疏字典矩阵，即参数化稀疏表征。在算法迭代过程中，通过计算回波数据矩阵与三维稀疏字典矩阵各层之间的相关度筛选出信号的支撑集。最后利用最小二乘准则，计算出支撑集下目标场景的稀疏表征系数。该3D-OMP算法是经典OMP算法的改进与拓展，因此继承了OMP算法计算复杂度低、信号稀疏特征增强明显的优势，同时具备了重构SAR动目标图像的能力。仿真实验结果验证了该SAR动目标成像方法的有效性。     

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.     

基于块稀疏的低复杂度宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案

CoSaMP压缩采样匹配追踪算法是一种有效且可靠的稀疏信号重构算法。针对大多数宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案中常被忽略的信号内部特殊结构问题,采用MIMO-OFDM系统模型,分析信号块稀疏结构特性,研究了CoSaMP算法的改进问题。仿真结果表明,与其他信道估计方案相比,所提方案在未知信号稀疏度值的情况下依旧获得了接近理想状态下的系统和速率、归一化均方误差和信号重构效率,有效降低了计算复杂度。可见,所提方案具有很好的信道估计性能。     

Signal overcomplete representation and sparse decomposition based on redundant dictionaries

In many signal processing applications, overcomplete representations, with their benefits of small decomposition coefficient and high flexibility, have lent an impetus to signal processing theory. Traditional methods based on orthogonal linear transforms are not suitable for the multi- ple components present in natural data. For example, it is hopeless to analyze a mixture of impulses and sinusoids with such a method, because each phenomenon needs its own appropriate basis. This would be simil…     

基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计

研究在正交频分复用（OFDM）系统的稀疏信道估计问题.由于在许多通信系统中信道具有稀疏性,因此可以把信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题,应用压缩感知理论求解,把现有的恢复算法——广义正交匹配追踪算法（GOMP）运用到信道估计中,并对它加以改进.仿真结果表明,与广义正交匹配追踪算法（GOMP）相比,正交匹配追踪算法（OMP）运行时间少,计算复杂度低,但是估计的最小均方误差略差.为了进一步提高该算法的性能,提出了改进的广义正交匹配追踪算法,性能得到了较大的提高.      

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

混合粒子群MP算法在脑电信号分析中的应用

目的开辟脑电信号分析的新途径。方法将混合粒子群算法与MP算法相结合,对脑电信号进行重构。结果混合粒子群MP算法不但极大地提高了信号稀疏分解的速度,而且还能够取得良好的重构效果。结论混合粒子群MP算法可以作为脑电信号分析的新方法。     

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展，详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题。对其中的每一个方面，都探讨了一些最新的典型方法，并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较，指出了分形编码存在编码速度慢等问题，指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向。     

基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型图像去噪

小波域局部背景隐马尔可夫模型（LCHMM）可获得尺度内的相关性和局部的统计特征,并且复杂度小,多小波分析在图像去噪方面有很好的性能。利用多小波分析和局部背景隐马尔可夫模型各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型（M—LCHMM）图像去噪算法。算法主要有两步：局部背景隐马尔可夫模型去噪处理和均值处理。该算法简单有效,仿真试验表明M—LCHMM的去噪效果优于目前许多已有的去噪算法。     

基于子空间追踪的稀疏信号重构算法

信号重构算法是压缩感知理论中的重要环节,其优劣影响压缩感知的重构效果.基于子空间追踪算法,对经稀疏表示和测量矩阵压缩后的信号进行重构验证,理论分析和实验结果表明,子空间追踪算法能使信号在较高压缩比下保持良好的重构效果.     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.