供水管道在线泄露检测方法

针对水管泄漏检测难度大,提出了"节点式"光纤Bragg光栅声发射传感器安置方法,即将声发射传感器放在两段管道的节点处,对漏水的声发射信号进行收集,进而来判断水管的泄露程度.同时对声发射传感器进行了金属化封装,在实验室建立了供水管道的供水模型,在实验室进行模拟,采用声发射传感器采集声发射信号,对信号进行分析处理.实验结果表明:该检测系统能够详细提供供水系统的声发射信息分布情况,对漏水点实现准确报警,克服了以往声传感器在收集声发射信息过程中衰减和无法实现长距离传输的弊端.     

基于生成式对抗网络的供水管道漏水信号检测方法

针对供水管道漏水声音信号数据集匮乏、漏水情况多样需反复采集确定漏水、检测准确率低等问题，提出一种基于条件生成对抗网络的增强漏水信号数据集的方法。将深度对抗网络与条件生成对抗网络相结合对漏水信号数据集进行数据增强，用扩充后的数据集对一维卷积神经网络进行训练并对不同实地采集的样本进行漏水信号识别。验证表明：一种管质的某种程度漏水信息经对抗网络进行数据增强后，具有该管质未采集的漏水信号特征，能用于更加细微的漏水信号检测。该方法也适用于其它管质各种情况的漏水检测，具有良好的实用性。     

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。     

基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

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.     

结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知结构振动信号重构

为缓解结构健康实时监测中因为海量数据导致的数据采集、存储和传输成本高的问题，采用压缩感知理论结合迭代阈值法对数据进行压缩采样；然后用多任务贝叶斯压缩感知重构算法，通过少量采样数据恢复原始信号.利用吉安大桥的现场环境振动试验数据，验证结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法的有效性及可行性.研究结果表明，相比于传统的正交匹配追踪算法、单任务贝叶斯压缩感知算法和多任务贝叶斯压缩感知算法，利用结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法计算得到的重构信号与原始信号吻合度更好，性能更优.     

基于结构化压缩感知方法的管道检测应用研究

根据压缩感知(CS)理论及管道泄漏信号特征,提出管道泄漏信号结构化测量矩阵部分重构(SRMPR)的压缩采样和检测定位方法。该方法以远低于Nyquist采样率对管道泄漏信号同步实现压缩采样,并在部分重构过程中实现泄漏检测定位。与传统相关定位法的仿真实验比较的结果表明,当信号长度为4096时,SRMPR方法比传统相关定位方法精确度提高0.34%;当压缩采样比为5%时,重构信噪比达到30.44dB。本文所提方法能够重构管道泄漏信号重要特征,具有可行性和有效性,可以满足管道泄漏信号实时检测定位的需求。     

基于ZigBee的供水管道泄漏监测节点的设计

针对传统供水管道泄漏监测方式成本高、安全性差的问题, 设计了一种用于供水管道泄漏监测的无线传感器网络节点。将节点按功能分为协调器节点、路由器节点和终端节点, 以TI 公司的ZigBee 芯片CC2530 为微处理器和通信模块, 设计了这3 类节点的硬件结构和软件流程。实验结果表明, 该节点运行情况良好, 传输数据稳定, 并能按照预定网络拓扑组建、迅速扩展并重构网络。     

基于压缩感知的图像稀疏表示和重构

在信号可稀疏表示的基础上,压缩感知理论将数据的采集和压缩集于一身,从较少的观测值中重构出原始信号,突破了以奈奎斯特采样定理为基础的传统采样方式的局限性,降低了对信号采样率的要求.首先介绍了压缩感知的基本理论和各类重构算法,并在时间复杂度和重构精度上对算法作出分析比较,然后基于压缩感知理论综述图像稀疏表示和重构算法的研究进展及其相关方面的应用,最后对压缩感知在稀疏表示和重构方面作出了总结和展望.     

基于压缩感知的协作系统物理层安全分析

将压缩感知技术引入协作通信系统中研究其物理层安全问题.在多源多中继协作通信系统中,将源节点通过中继节点到目的节点,源节点到窃听节点的信道矩阵作为压缩感知的测量矩阵,目的节点和窃听节点可以采用信号重构算法进行重构.通过系统仿真证明,窃听节点存在对信道估计存在误差,合法目的节点的重构性能优于窃听节点,可以达到安全传输.     

改进的压缩感知重构算法研究

为了对未知稀疏度信号、特殊信号、含噪声信号进行准确重构,提出一种改进的压缩感知重构算法——预测正交匹配追踪算法。提出的算法通过所选支撑集内原子总数、信号间能量差以及残差共同预测并选择所需原子。预测正交匹配追踪算法能够在稀疏度未知的情况下自适应地对块稀疏信号、噪声信号及图片信号进行准确重构。实验结果表明,在相同条件下,改进后的算法提高了重构质量,减少运行时间。     

压缩传感在电能质量扰动信号分析中的应用

针对电能质量扰动信号分析中, 传统信号处理方法存在采样数据量极大、 采样时间长、 压缩时浪费采样资源等问题, 将压缩传感（CS: Compressed Sensing）应用于电能质量扰动信号分析中。实现了采样与压缩同时完成, 极大地降低了采集的数据量和采样速率。通过对压缩传感的过完备字典设计, 实现了压缩传感同时检测多个电能质量扰动信号, 以及压缩传感对信号在一维、 二维上的重构, 并对重构的电能质量扰动信号进行分析。实验结果表明, 与传统的电能质量扰动信号处理方法相比, 该算法在采样数据量、 重构效果方面都有很大提升, 得到的重构信号误差更小, 对信号的分析更准确。     

齿轮振动信号的压缩感知采集与故障诊断

传统的采样策略会产生大量的数据,为了减少齿轮振动监测中的数据量,在压缩感知的基础上,建立了齿轮振动信号采集和重构模型。首先通过高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量、传输和存储压缩后的信号可以节省成本。信号重构归结为一个最优化问题,应用正交匹配追踪求解信号重构问题。进而得到重构信号的Hilbert解调谱,从Hilbert解调谱中提取特征频率,以特征频率能否识别来评价信号重构的效果。仿真实验和齿轮实验证明了模型的有效性。     

基于动态组稀疏重构的频谱感知算法

针对认知无线电网络中宽带频谱感知问题,提出了一种基于主用户信号频谱结构的频谱感知算法,简称为DGS-SS算法.该算法首先利用压缩感知理论对信号进行欠采样,然后利用主用户信号频谱的组稀疏结构修正重构过程中的频谱和残差支撑集,从而能够加快重构主用户信号频谱的收敛速度,而且也能够提高主用户信号频谱的重构精度,最后利用重构信号频谱给出频谱空穴的有效检测.仿真结果表明,所提算法不仅能在低压缩比下精确重建信号频谱,而且对噪声变化具有更强的鲁棒性,从而有效地提高了频谱感知性能.     

压缩感知重构SAMP的改进算法

压缩感知提供了一种用于采集在正交基上稀疏信号的新范式,突破了奈奎斯特采样定理对采样率的限制,提高了采样端的效率.国内外学者已经探索出大量过完备词典,能够有效对信号稀疏化采集并且尽量不丢失原信号中所含信息.压缩采样中的主要算法挑战是从观测样本中重构原信号.提出一种称为稀疏度自适应匹配追踪算法(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的迭代恢复算法的改进方法.相较于原算法的方案,该方法回避了对原信号稀疏度的过估计,采用了在过估计时回溯稀疏度,并调整步长的方法,解决了原方案中恢复速度和恢复精度的矛盾.通过仿真实验比较了在不同稀疏度和采样率的情况下两种算法的精确重构成功率,结果证明了改进算法明显优于原算法.     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

图像分块的贝叶斯压缩感知算法研究

为增加信号重构的可信度和减少重构过程的人为干预,采用贝叶斯压缩感知的方法,将待重构信号赋予先验分布,不仅重构出信号参数,并能同时获得信号参数的置信区间,以此实时调整重构模型使信号恢复达到最佳。基于拉普拉斯分级先验模型的贝叶斯压缩感知算法,对图像进行合理分块,用不同比率对分块图像压缩,并在重构过程进行分级处理,进一步减少运算时间,最终使用相关向量机(RVM)实现了稀疏信号的最大后验概率估计。实验结果表明,通过和传统算法相比较,上述算法使得重构图像质量得到明显提高,并且相比于全局贝叶斯压缩感知算法具有更好的实时性。     

基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

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.     

基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25%增加到75%,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.