基于联合过完备库的信号分离及重构

在信号稀疏分解理论的基础上，提出了构建联合过完备库的思想。通过对包含不同特征成分的过完备子库进行联合构建联合过完备库，它包含丰富的待分解信号的信息，复合信号在其上具有更好的稀疏性，同时由于每个分量信号在各自的过完备子库上均具有稀疏性，利用基追踪算法实现各个分量信号的分离和重构。仿真结果表明：联合过完备库对复合信号的重构以及分量信号的分离和重构具有较好地效果。     

基于级联原子库的时频原子分解

为了分解多分量雷达辐射源信号,提出一种基于级联原子库的时频原子分解方法.该方法先构建级联原子库,采用该原子库对信号进行时频原子分解,以得到信号的最优稀疏表示.仿真实验结果表明,对多分量雷达辐射源信号进行时频原子分解,该方法在重构精度、衰减率和重构信号时频聚集性3个方面均优于单一时频原子库下的时频原子分解方法.     

基于树型冗余字典正交匹配追踪的信号稀疏分解

结合树型结构和正交匹配追踪算法,提出一种信号稀疏分解的新方法.该方法的基本思想是在基于树型结构的匹配搜索过程中引入正交化过程,其中树型结构可以快速有效地实现稀疏分解,正交匹配追踪算法提高了信号分解的收敛速度和稀疏性.对语音和地震信号的测试实验结果表明,该算法能以较快的速度收敛到零.     

基于BP自回归模型的混合信号稀疏分解

针对混合信号中少量未知的交叠信号无法检测与精确描述的问题,提出了一种新的检测方法。该方法基于BP自回归模型,将待检测信号通过稀疏分解理论分解为一系列信号源的线性描述。仿真结果表明,该方法具有较高的精确度和有效性。     

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DTCWT与GA改进稀疏分解的轴承故障诊断

为解决滚动轴承故障信号信噪比低、故障特征难以提取的问题,提出一种双树复小波分解(DTCWT)与遗传算法(GA)相结合的改进稀疏分解方法.首先,采用双树复小波对轴承振动信号进行分解,并结合峭度最大准则提取包含冲击特征的最优分量,对该分量进行稀疏重构,实现强噪声信号的深度降噪、故障冲击特征的重构;然后,针对稀疏分解在处理高维复杂信号时计算效率低的问题,使用遗传算法优化基于匹配追踪(MP)算法的寻优过程,提升信号的重构效率;最后,提出基于残差信号包络熵的终止准则以合理选取迭代次数.经仿真与实验验证,与传统的稀疏分解相比,该方法能在强噪声背景下自适应地提取故障信号中的冲击特征,实现滚动轴承的故障识别.     

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.      

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.     

基于地震信号的匹配追踪算法

对基于地震信号的MP（匹配追踪）算法进行研究。重点探讨了MP算法中原子库的构造,在对地震信号进行稀疏分解时,Gabor原子其原子特性不能很好的匹配地震信号的特性,Ricker子波是地震信号中常应用到的一类子波,但由于其只有频率和位移两个参数,且其相位为零,因此RAcker子波所构建的原子库不够完备。本文采用了非零相位的雷克子波来构建原子库,并取得了很好的效果。     

基于位置参数二分法控制的信号稀疏分解

研究基于匹配追踪方法实现的信号稀疏分解算法。通过对信号稀疏分解中使用的过完备原子库的结构特性分析,找到中心位置,构造时频原子库,利用二分法控制中心位置参数,将信号快速稀疏分解,应用于基于中心位置参数的改进贪婪匹配追踪算法。该算法与匹配追踪相比,计算速度大约提高了36倍,降低了计算复杂度,提高了稀疏分解的精度。通过对仿真数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

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.     

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…     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于Chirp原子分解的语音信号时频结构分析

从自适应信号分解的角度出发,使用匹配追踪算法将语音信号分解成非平稳Chirp原子的组合,根据单个Chirp原子的WVD分布线性组合分析语音信号的时频结构.仿真结果表明,该方法时频分辨率高,没有短时傅立叶变换中测不准原理的限制,不受传统WVD分布中有交叉项的影响.     

基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.      

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ReliefF算法与遗传算法的肌电信号特征选择

针对肌电信号特征维数高、运算效率低等问题,提出了一种基于ReliefF算法与遗传算法(GA)相结合的肌电信号特征选择方法.分析了肌电信号的特征,运用小波分析对肌电信号进行特征提取,采用ReliefF算法评估所提取的高维特征信号的权值,以选出对分类效果影响显著(权值较大)的特征子集,采用GA进一步筛选出分类效果最佳的特征子集,并对比分析了基于ReliefFGA-Wrapper算法与全局搜索算法对肌电信号处理的时间和分类效果.结果表明,所提出的方法能够提高运算效率并具有很好的分类效果.