基于匹配追踪的导波检测信号缺陷识别方法

提出动态微分进化算法（MDDE）并将其应用于匹配追踪.采用磁致伸缩导波检测仪器对含有不同尺寸缺陷的钢管进行检测,利用匹配追踪方法对检测信号进行处理,结果发现从处理后的信号中能够方便地识别缺陷信号.计算了匹配所得的导波信号剩余量的均方值,绘制了剩余信号的均方值下降趋势曲线,根据均方值曲线的不同来判别管道缺陷的大小,实现钢管缺陷大小定量化.     

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.     

一种压缩感知中的改进的正则化牛顿算法

提出了一种新的压缩感知重构算法——正则化牛顿算法.该算法结合了牛顿法重建效果好和正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)收敛速度快的优点.并且在此基础上,针对原有的正则化过程进行了改进.Madab仿真结果表明,文中提出的算法在重构精度上要高于正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)和正则化正交匹配追踪(ROMP),而在迭代次数和重构时间上要低于牛顿法和正交匹配追踪(OMP).     

基于ROMP算法的人脸识别

针对用传统方法进行人脸识别的识别率不够高的问题,本文在人脸识别中采用正则化正交匹配追踪算法(ROMP),并把其与基于NN,匹配追踪(MP),正交匹配追踪(OMP)的人脸识别算法进行了对比.该算法能一次从冗余字典中选取多个原子,并能够通过正则化准则对选取的原子进行再次筛选,获得最优的原子.实验结果表明,在不同特征提取方法和训练样本数改变的情况下,基于ROMP的人脸识别算法的识别率优于其他算法.     

基于OMP算法的快速压缩感知图像重构

针对正交匹配追踪(OMP)算法在压缩感知理论下的重构效果和所需时间相互矛盾的问题,基于子空间追踪(SP)算法的回溯思想,使用共轭梯度下降算法代替最小二乘法对正交匹配追踪(OMP)算法进行改进.并且对所改进算法的重构精度、重构稳定性进行了仿真实验,结果表明所提算法能保证重构质量良好并且有更好的重构速度和稳定性.     

基于压缩感知的mMTC系统信道估计

为解决海量机器类通信（massive machine-type communications,mMTC）上行传输中活跃用户设备检测和信道估计问题,提出一种基于分布式多矢量测量的子空间追踪（distributed multiple measurement vector subspace pursuit,DMMV-SP）算法.采用免授权海量随机接入的方案,以降低海量机器类通信的时延和信号开销.考虑多载波传输方案并结合子空间追踪算法,利用接收天线和子载波存在的结构稀疏性,检测活跃用户设备的同时进行信道估计.通过计算检测错误概率以及均方误差对活跃用户设备检测和信道估计性能进行评估.仿真结果显示,提出的DMMV-SP算法相较于传统正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法取得更理想的结果.      

用于AIS实时信号稀疏表示的追踪算法研究

为解决非周期船舶自动识别系统(AIS)信号的载波跟踪问题,利用信号稀疏表示方法对AIS实时信号进行重构,以获得AIS信号的信道信息,从而为实现定位信息的测量打下基础.从AIS信号特点和AIS实时信号处理的要求出发,对基于K-SVD算法所构造的自适应冗余字典,从信号处理时间、稀疏表示精度、误码率和受噪声的影响几方面对比了基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)两种不同的追踪算法.实验结果表明,两种算法都能有效精确地重构AIS信号,BP算法相比OMP算法具有更好的稀疏表示精度和误码率,但是信号处理时间会更长.由于AIS对实时性的高要求,OMP算法更适合用于AIS自主定位系统.     

基于局部性质的改进正交匹配追踪算法

正交匹配追踪算法是一种重要的压缩感知重构算法,针对正交匹配追踪算法中当前信号的最优估计,每一个采样点都有它的局部性质,且相邻采样点之间必然相互影响.本文基于局部性质,对正交匹配追踪算法进行改进,提高了对稀疏参数的估计精度,实现了信号的重构,实验证明了该方法的有效性.     

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.      

改进的匹配追踪在方波信号滤波中的应用

为了克服常规滤波方法对方波信号滤波能力的不足,实现对方波信号的精确滤波,提出了一种改进的匹配追踪算法。针对方波信号特征,构建了与方波信号匹配而对噪声不敏感的方波原子;基于正交匹配追踪,并吸收子空间追踪的回溯思想,改进了最优原子选择方法;鉴于有用信号与噪声信号的能量差异,使用了一种自适应迭代停止标准,能准确找到有用信号和噪声的临界点,解决噪声能量未知的预估问题。对不同信噪比下的仿真方波信号进行滤波,经实测验证,所提方法在信噪比和均方误差方面都优于常规去噪算法,且保留了方波的特征,适用于方波信号的滤波。     

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.      

压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。     

基于残差比阈值的迭代终止条件匹配追踪稀疏分解方法

基于传统的迭代终止条件,应用匹配追踪(MP)稀疏分解方法分解高噪信号,研究了固定迭代次数及阈值迭代终止条件的不足.引入相邻残差之比,规格化相邻残差之差,减少了噪声的干扰,设计了残差比阈值迭代终止条件. 采用残差比阈值迭代终止条件,对高噪声超声信号进行稀疏分解,分解过程会根据噪声成分的水平自适应地终止迭代,克服了传统迭代终止条件无法选择迭代终止阈值的问题.理论推导与实验都证明了残差比阈值迭代终止条件具有很强的鲁棒性.     

基于压缩感知的智能天线 DOA 估计算法

波达方向（direction of arrival,DOA）估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪（matching pursuit,MP）算法和子空间追踪（subspace pursuit,SP）算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。     

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。     

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.