信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2013年
11期
1519-1525
,共7页
雷蕾%岑翼刚%崔丽鸿%赵瑞珍%岑丽辉
雷蕾%岑翼剛%崔麗鴻%趙瑞珍%岑麗輝
뢰뢰%잠익강%최려홍%조서진%잠려휘
稀疏表示%模极大值%正交匹配追踪%交替投影
稀疏錶示%模極大值%正交匹配追蹤%交替投影
희소표시%모겁대치%정교필배추종%교체투영
sparse representation%modulus maxima%orthogonal matching pursuit%alternating projection
作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法.该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输.解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号.仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显.
作為壓縮感知理論的前提,稀疏錶示要求信號本身是稀疏的或者在某種正交基下可以稀疏錶示.本文針對信號本身及小波變換後均不夠稀疏的情況,提齣一種基于模極大值點的信號稀疏錶示算法.該算法在小波變換的基礎上,利用小波分解的結構,對各層高頻小波繫數通過尋找其模極大值點的方法進行稀疏化,然後通過測量矩陣得到它的測量值,對測量點數進行熵編碼以實現數據壓縮傳輸.解碼時,採用正交匹配追蹤算法得到模極大值點的估計值,最後通過交替投影法重構齣原信號.倣真結果錶明,與經典壓縮感知算法相比,該算法恢複信號的質量有較大提高,且由于稀疏度增大,所以信號具有更好的可壓縮性,實驗錶明本文算法對複雜信號效果更明顯.
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