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.     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别

为了获得更加理想的人脸识别效果,提出一种基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别方法.首先在研究现有的迭代软阈值算法的基础上,将迭代广义迭代收缩算法用于解决lp-数非凸稀疏模型求解问题,然后将该算法用于人脸识别,最后采用仿真实验测试算法的性能.实验结果表明,该算法的精确度明显优于其他算法.     

一种改进的迭代硬阈值算法

压缩感知重构算法直接影响信号重构速度和效果。迭代硬阈值(IHT)算法具有重构速度快的优点,但是其重构精度不高。提出一种改进的迭代硬阈值(MIHT)算法,在迭代硬阈值算法的基础上引入压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中原子回溯的思想,保证每次迭代都能找到正确的索引集,提高算法的重构精度。Matlab仿真结果表明,本文提出的算法在重构精度上明显优于迭代硬阈值算法,而在迭代次数和重构时间上明显低于压缩采样匹配追踪算法。     

OFDM系统中基于匹配追踪的稀疏信道估计算法研究

针对OFDM系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种新的OFDM稀疏信道估计算法。它分两步完成：首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度。该算法具有较好的归一化均方误差性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到了另一种性能更优的OFDMMMP算法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法

针对目前迭代软阈值稀疏角CT重建算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于全变分约束的快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法.该算法首先对CT稀疏投影数据采用联合代数重建算法(SART)进行重建,以获得满足数据一致性的重建图像,然后计算SART重建图像的离散梯度变换,并对其进行软阈值滤波,最后利用离散梯度变换的伪逆更新重建图像.由于在迭代过程中利用了前2次迭代重建图像作为下一次迭代的初始图像,因而加快了重建算法的收敛速度.对Shepp-Logan模体进行仿真的实验结果表明:在无噪、5×104和2×105光子泊松噪声情况下,与SART重建算法、基于Harr小波的快速迭代软阈值算法以及基于全变分约束的迭代软阈值重建算法相比,该重建算法的收敛速度有明显提高,同时能够有效减小图像的相对重建误差.     

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.      

匹配追踪信号分解与往复机械故障特征提取技术研究

提出了一种自适应提取往复机械振动信号冲击特征的信号处理方法,方法的核心是基于特别选定的基元函数将信号展开,在采用匹配追踪算法分解信号时,应用指数衰减正弦波函数作为信号分解的基元函数,能够十分理想地匹配信号中的冲击响应波形,与往复机械振动信号有最好的相似性,往复机械的故障诊断实例证明,利用该方法提取信号中的瞬态冲击响应特征是可行的,研究结果为机械冲击故障的特征提取与诊断提供了一条新途径。     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

基于匹配追踪和变分模态分解的电气化铁路谐波检测

为了治理牵引供电谐波问题,将变分模态分解(VMD)算法运用到电气化铁路的谐波检测中,提出一种基于匹配追踪(MP)算法和VMD算法的牵引供电系统谐波检测方法;该方法利用MP算法将原始信号稀疏分解并降噪,运用VMD算法实现各模态的有效分离,通过快速傅里叶变换得出特征信息。仿真实验结果和实测数据表明了该方法的有效性,与现有的几种谐波电流的检测方法进行对比分析,证明该方法能够更准确地检测出牵引供电系统的谐波含量。     

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GA和过完备原子库划分的MP信号稀疏分解算法

信号稀疏分解计算量大是阻碍其实时应用的主要因素.研究基于匹配追踪(Matching Pursuit)方法实现的信号稀疏分解算法,提出了基于过完备原子库集合划分的、分两阶段搜索的、遗传算法快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,在稀疏分解重建信号质量不变的条件下,提高了稀疏分解的速度.算法的有效性为实验结果所证实.     

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。     

基于基频状态和帧间相关性的单通道语音分离算法

提出一种基于基频状态和帧间相关性的单通道混合语音分离算法.首先,从混合语音中提取2个源语音的基频进行状态编码,基于编码的基频状态构造自适应字典,并通过引入基频信息在字典层面对各源语音信号进行区分.然后,采用频繁模式挖掘算法,提取基频状态为1时字典的频繁1项子集,缩减字典尺寸.最后,以基于正交匹配追踪的分离语音为基础,检测分离效果差的混合语音帧,搜索与其相关度最高的平移后的邻近分离语音帧进行叠加,并采用软掩蔽方法进行第二次分离校正.仿真实验结果表明,该算法获取的分离语音信噪比优于现有的2种经典语音分离算法,并且该算法采用频繁模式挖掘算法大大减小了运算量.     

基于信噪比检验的病态总体最小二乘谱修正迭代法

针对病态总体最小二乘谱修正迭代算法的不足,基于复共线性综合诊断,合理判断参数估计是否受到复共线性危害及危害程度,然后制定精准的正则化策略,提出了基于信噪比检验的病态总体最小二乘谱修正迭代算法,根据信噪比检验结果确定谱修正矩阵,根据改造的L曲线法确定谱修正参数.最后通过模拟算例验证了该算法求解病态总体最小二乘问题的数值稳定性和有效性.     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基于匹配追踪的MB-OFDM时域信道估计

针对超宽带信道的稀疏特性,基于MB-OFDM系统提出一种基于匹配追踪的时域信道估计算法(MP-TD).首先利用OFDM数据块的循环卷积特性建立一种时域模型,然后采用匹配追踪(MP)算法探测出非零抽头的位置,最后利用非零抽头位置信息降低了估计维数并通过时域方法估计出信道.仿真证实了算法的有效性.     

一种求解代数方程组的迭代法

本文给出一种求解一般代数方程组的迭代法,其收敛速度与[1]相同,工作量减少一半。