压缩感知中基于坐标下降的稀疏信号恢复

目前利用压缩感知理论来解决稀疏信号的恢复,已经成为了研究的热点之一。为了提高一类坐标下降法在压缩感知中的运行速度和减少其迭代次数,提出了一种新的扫描模式来选择更新的坐标。该扫描模式能够一次选择多个坐标,从而提高算法的效率。试验结果给出了在几种不同的矩阵下,新方法运行时间比之前的单个选择坐标更新的方法要短,并且减少了迭代次数。     

贝叶斯压缩感知稀疏信号重构方法研究

讨论了贝叶斯框架下压缩感知稀疏信号重构的方法,描述了基于非参数方法构建压缩感知字典的过程.实验结果表明:基于贝叶斯方法的压缩感知算法能够对单元脉冲信号进行较好重构,且与其他算法相比具有更小的重构误差.最后对贝叶斯压缩感知的发展进行展望.     

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。     

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。     

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.     

粒子群优化的GPSR-BB压缩感知重构算法

为了减少压缩感知中梯度投影稀疏重构法算法(GPSR-BB)的运行时间和迭代次数,有效地提高算法的重构性能,将具有全局搜索能力的粒子群算法应用到GPSR-BB算法中。利用粒子群优化算法的全局开发能力和GPSR-BB算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度,减少了算法的迭代次数;通过对GPSR-BB算法中线搜索条件的改进,有效地提高了算法的重构精度。仿真实验表明:改进的GPSR-BB算法比传统的GPSR-BB算法运行时间缩短了43%、迭代次数降低了39.7%。在观测维数一定的条件下,改进的GPSR-BB算法重构成功概率高于传统的算法0.04,重构误差低于传统的0.09,具有较好的重构性能。     

语音压缩感知及其重构算法

在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用次梯度投影的思想将该凸集的投影转化...     

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.     

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.     

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.     

基于块对角结构的语音信号盲压缩重构

为在复杂环境中提高语音信号的重构精度, 提出基于正交块对角结构的语音信号盲压缩重构算法, 通过最优求解找到一组对应的正交块对角变换基及稀疏矩阵, 利用二者乘积实现语音信号压缩重构。该算法确保盲压缩感知理论具有唯一解, 能从复杂的环境中恢复原始语音信号, 具有更强的自适应性, 在保证听觉效果的同时, 大大降低了观测维度。实验结果表明, 基于正交块对角结构盲压缩感知(OBD-BCS: Orthonormal Block Diagonal Blind Compressed Sensing)算法能高质量恢复语音信号原始结构。     

一比特压缩传感的贪婪重构算法

针对测量值的一比特量化,提出了一种新型贪婪迭代算法:符号子空间追踪算法。该算法融合了一致性恢复和贪婪迭代的原理,将量化误差对重构的影响降到最小。仿真结果表明,在高比特率的情况下,该算法的重构误差比只考虑稀疏性和只考虑一致性恢复的算法分别低13 dB和21 dB。     

基于深度学习稀疏测量的压缩感知图像重构

针对压缩感知理论中测量矩阵硬件实现与重构性能问题,提出一种深度学习方法来获得稀疏的三元测量压缩感知.该方法构建了非常稀疏的三元{0, 1,-1}观测矩阵,在所提出的网络架构上施加稀疏性和二元约束,用更少的观测值满足高概率的图像重构保证,解决了硬件限制和重构性能要求.该文深度学习架构以端到端的方式,提出的网络架构在训练阶段共同学习一对测量矩阵和重建算子,优化线性传感过程和非线性重构过程.实验表明:该文方法在5%非零元素测量矩阵条件下,图像重建质量优于现有方法,说明该文方法具有可行性与有效性.     

一种近似稀疏信号的压缩传感重建方法

研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的累计误差;引入近似l0范数使优化求解过程得以简化,保证了算法的快速实现.对一维分段平滑的合成信号进行了重建仿真,结果表明,采用ASL0重建信号质量好,算法复杂度低,适用于近似稀疏信号压缩感知数据的重建.     

基于多方向正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法研究

针对压缩感知中图像信号的压缩比较大、重构效率较低的问题,提出一种基于正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法。该算法在图像压缩阶段,利用测量矩阵对目标图像进行二次测量,进一步缩小压缩比。在图像重构阶段,将单次循环的正交匹配对象由一维向量拓展到二维矩阵,利用多方向正交投影对压缩数据进行图像重构。仿真实验结果表明,在缩小压缩比的情况下,可较准确地重构出原始图像;并且显著提高重构效率。     

基于自适应基追踪去噪的含噪语音压缩感知

针对含白噪语音信号压缩采样后采用基追踪方法重构性能差的问题,提出了自适应基追踪去噪方法,该方法根据原含噪信号的信噪比自适应选择重构最佳参数,从而在重构语音的同时提高原信号信噪比。把该方法运用到含噪语音压缩感知中,对重构语音进行了主客观评价,并分析了不同压缩比下的重构性能。仿真结果显示:本文方法既实现了压缩采样,又在重构信号时实现了语音增强,优于基追踪重构方法     

基于DCT频带能量的压缩感知重构算法

为提高压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)分频带压缩感知的平滑投影Landweber重构算法.该算法充分考虑了不同的DCT系数频带对重构图像质量有不同的影响,对图像进行分块DCT后,按照频带能量大小重新组织DCT系数,对能量大的频带分配大的采样率,通过分频带变采样率的随机矩阵实现随机观测,采用平滑滤波器消除块效应,由投影Landweber算法实现图像的重构.实验结果表明,与BCS-SPL和MS-BCS-SPL重构算法相比,文中提出的算法显著提高了重构图像的峰值信噪比.