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对于水下目标的波达方向估计(DOA)问题,提出一种基于压缩感知的估计方法。压缩感知(CS)是近年来出现的一种新的数据获取方法,能以低于Nyquist的采样率对稀疏数据或可压缩数据进行采样并以高概率对采样数据恢复重构。以水下目标的方位信号为估计对象,采用CS的正交匹配跟踪(OMP)技术估计稀疏信号中能量较强的位置,从而实现对目标的定向。为了验证基于CS技术的DOA估计方法的性能,将其与传统的MUSIC算法进行了对比,仿真验证的结果表明,新方法在估计角分辨率和有效性方面均优于MUSIC算法。 相似文献
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为解决传统电能质量信号在采样时面临的采样率高,采样资源浪费和硬件成本高的问题,压缩感知理论被引入到电能质量信号的采样与重构过程。信号的稀疏表示是压缩感知理论中的关键问题,一般选择正交基作为压缩感知中的稀疏变换基。基于多重扰动的电能质量信号,本文提出了基于不同干扰的电能质量模型来选择不同的信号稀疏变换基的压缩感知重构算法。实验证明与整个信号采用单一DCT变换基或FFT变换基的压缩感知重构算法相比,本文提出的方法具有更好的信号重构性能。 相似文献
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《西安文理学院学报》2021,(2)
压缩感知理论突破了香农采样定律中对信号采样频率的限制.测量矩阵的构造是压缩感知理论中一个重要的部分.减小传感矩阵的互相干系数,选择性能较好的测量矩阵,能够提高重构质量.设计了EigGrd算法,Gram矩阵是由测量矩阵和稀疏变换矩阵乘积构成,使用特征值分解对Gram矩阵进行初始化,在稀疏变换矩阵固定的情况下,利用梯度下降法迭代优化传感矩阵,使得传感矩阵互不相干系数达到最大,从而优化了测量矩阵.在仿真实验中,将该方法与已知的测量矩阵比较,用优化的测量矩阵在图像重建中有着较高的峰值信噪比.表明了该方法优化的测量矩阵在图像重构精度上有着一定的优势. 相似文献
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《江西电力职业技术学院学报》2017,(4)
以三维表面的视觉测量和稀疏表示为研究对象,针对仓储存粮情况信息监测设备成本高、测量过程复杂、数据量巨大等问题,提出了基于曲面稀疏重构的仓储无线传感粮情监测和处理方法。研究设计了正则化可变步长自适应匹配追踪的曲面重构算法,建立了仓储粮情监测的压缩感知测量机制,为大规模仓储管理中粮食数量估计、温湿度异常检测与定位的无线感知测量奠定了理论基础。 相似文献
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目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(5)
针对藏族壁画特点在采集图像时采用一种基于小波压缩的感知算法,利用改进的小波变换,分解图像高频分量和低频分量,并进行稀疏变换,达到采样压缩。图像重构利用压缩感知OMP算法重构图像,实验表明,原始图像分块数和随机矩阵不变时,采样率越大,PSNR越小,重构的图像也越清晰,针对藏族壁画算法有效。 相似文献
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近年来受到了国内外学者广泛关注的压缩感知技术,在突破Nyquist采样理论的同时,为信息安全提供了一种新的加密机制。为了避免密钥过大和消耗问题,将混沌参数作为密钥,通过控制参数映射生成观测矩阵和加密控制矩阵。利用观测矩阵对原始图像在稀疏基进行观测,再用加密控制矩阵对观测值的比特面进行置乱。解密过程为置乱算法逆运算和压缩感知的重构算法。实验仿真表明,该方法具有良好的加密抗攻击特性,且能在加密图像的同时压缩数据。 相似文献
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正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit）因其理论分析完备,且能够快速实现,从而成为解决压缩感知重构问题的重要工具之一。OMPR（Orthogonal Matching Pursuit with Replacement）算法是OMP算法的加强,在理论分析和数值试验中均是性能最卓越的贪婪追踪算法之一。然而OMPR算法在每次迭代中仍然需要利用矩阵求逆运算,时间代价巨大。利用矩阵的QR分解和Givens变换的相关性质,提出OMPR QR算法。理论分析表明,OMPR QR算法在数学上完全等价于OMPR算法,且仿真实验表明,在大数据量下其每次迭代的时间代价远远小于OMPR。 相似文献
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孟琳君 《绵阳师范学院学报》2007,26(11):28-31
提出了OFDM系统中一种新的基于软信息迭代处理的信道估计算法。该算法将面向判决最小二乘估计算法和盲估计算法相结合,在估计器中构造了一种新的置信度量函数,根据解码和软映射重构的反馈信号置信度大小在两种估计算法中自适应选择,这样估计的信道频响可以有效提高软信息迭代接收性能,大大降低信道估计训练开销。仿真结果表明,该文提出的算法能有效跟踪信道时变,限制传统面向判决估计的错误传播,达到好的系统性能。 相似文献
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提出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法,采用不同的搜索半径和步长双重采样,运用NTSS搜索方法作为目标的检测方法。通过国际标准的人脸数据库AFW和MALF视频序列进行算法的测试,并使用中心距离均值算法对压缩感知算法和基于NTSS压缩感知的人脸跟踪算法进行比对,得出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法最大可降低59. 01%的误差;此外NTSS压缩感知人脸跟踪算法在人脸发生遮挡再跟踪、人脸几何变换和在暗光条件下具有较好的鲁棒性。 相似文献
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给出了基于压缩感知的全色和多光谱图像融合方法.分块压缩感知实现速度快、存储需求小,为海量遥感数据的压缩测量提供了有效策略.同时,利用小波变换的多分辨率特性,实现了压缩采样的多尺度融合.最后采用全变分技术重构融合图像.实验结果表明,与传统小波融合方法相比较,所提方法融合结果具有更高的空间分辨率和更好的光谱相关性. 相似文献
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压缩感知理论自问世以来得到很多学者的青睐,在信息传输中,图像的传输占据了很大一部分,对图像的压缩受到了广泛的关注.把压缩感知技术和神经网络算法结合进行图像压缩,实践证明能够利用神经网络对压缩感知观测矩阵进行预测,提高压缩率,改进传输效率,且不影响图像的恢复效果. 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(4):44-48
压缩感知理论作为一种新的信息压缩与采样理论,广泛用于各种信号的压缩与采样.提出一种低相关压缩感知稀疏表示基学习算法,用于实现稀疏投影下的自适应稀疏表示基设计,从而有效提高在稀疏采样压缩情况下的压缩感知数据信号的恢复性能.实验结果表明本文提出的方法可以有效提高数据恢复性能. 相似文献
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《临沂师范学院学报》2019,(6):130-138
本文主要研究一种求解压缩压缩感知问题的新算法。通过将压缩感知问题等价转化为新形式的线性互补问题,构建了一种通过求解线性规划来得到最优解的新算法。最后证明了算法的全局收敛性。本文通过数值实验,进一步验证了算法的合理性以及稳定性。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(6):50-54
固定音频检索是指在待检索音频或音频库中检测和定位与给定样例音频同源的音频片段,它是音频检索中的基本问题之一。针对现有的音频检索方法在特征提取和匹配检索中数据存储空间大、算法复杂和特征信息容易丢失等问题,提出了一种基于压缩感知理论的固定音频检索方法,对具有稀疏性的信号进行采样压缩获得精简的观测值,提高算法的处理效率。首先对经过预处理的音频信号进行感知压缩,得到少量的压缩观测值,对其提取音频特征;然后采用粗检和精检匹配相结合的分层检索方法计算音频在观测值上对应特征的相似度,实现样例音频的精确检索。实验结果表明,该方法在固定音频检索速度和查全率、查准率等指标上具有较优的性能。 相似文献
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稀疏长时延水声信道的压缩感知估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于压缩感知框架下的长时延水声信道估计算法.用传统的自适应算法如最小二乘(LS)算法处理典型的长时延水声信道的估计问题时,会导致其收敛速率下降,即跟踪能力有限,而使用时延多普勒函数则加大了计算量和复杂度.通过训练序列构建一个Toeplitz矩阵作为测量矩阵,将长时延信道估计问题转为压缩感知问题,并利用信道的稀疏结构特性进行稀疏估计.与传统的l1范数或基于指数形式的近似l0范数稀疏恢复策略不同,所提出的是一种新的似l0范数稀算法(简称AL0),该算法通过融合最陡梯度和迭代投影寻优进行求解.仿真与海试数据结果验证了所提算法的优越性. 相似文献
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针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题,提出一种新的压缩感知信号重构算法,即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪（SPWAMP）算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,利用阈值方法选取预选集,通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子,最终实现信号精确重构。仿真结果表明,当信号稀疏度K达到65时,该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法提高了40%,而此时正交匹配追踪（OMP）算法、子空间追踪（SP）算法和分段弱选择正交匹配追踪（SWOMP）算法已无法实现重构。因此,该算法相对其它同类算法提高了信号重构精度。 相似文献