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基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法
被引量：
3
1
作者
田沛
刘昭麟
张立峰
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第3期136-139,共4页
提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中。采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测...
提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中。采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建。仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法。本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段。
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关键词
电容层析成像
图像重建
压缩感知稀疏梯度投影
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职称材料
认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法
被引量：
6
2
作者
许晓荣
姚英彪
+1 位作者
包建荣
陆宇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期27-33,共7页
针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,...
针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换,通过加权能量子集函数进行自适应观测,以能量有效的方式获取合适的观测值,同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵。汇聚节点采用GPSR算法进行自适应压缩重构。仿真比较了GPSR自适应重构与正交匹配追踪(OMP)重构算法。仿真结果表明,在压缩比小于0.2的区域内,基于能量有效性观测的GPSR自适应重构效果优于传统随机高斯测量信号重构。在相同节点数情况下,GPSR自适应压缩重构方法在低信噪比区域内具有较小的重构均方误差,且该方法所需观测数明显低于随机高斯观测,同时有效保障了感知节点的能耗均衡。
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关键词
认知无线传感器网络
能量有效性
梯度投影稀疏重构
自适应压缩
加权能量子集函数
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职称材料
题名
基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法
被引量：
3
1
作者
田沛
刘昭麟
张立峰
机构
河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心
华北电力大学自动化系
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第3期136-139,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51306058)
中央高校基本科研业务费专项项目(2014MS142)
文摘
提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中。采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建。仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法。本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段。
关键词
电容层析成像
图像重建
压缩感知稀疏梯度投影
Keywords
electrical capacitance tomography（ECT）
image reconstruction
compressed sensing
gradient
projection
for spare reconstruction（CS-
gpsr）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法
被引量：
6
2
作者
许晓荣
姚英彪
包建荣
陆宇
机构
f杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期27-33,共7页
基金
国家自然科学基金(61102066,61100044,61001133)
浙江省自然科学基金(LY12F01007)资助课题
文摘
针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换,通过加权能量子集函数进行自适应观测,以能量有效的方式获取合适的观测值,同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵。汇聚节点采用GPSR算法进行自适应压缩重构。仿真比较了GPSR自适应重构与正交匹配追踪(OMP)重构算法。仿真结果表明,在压缩比小于0.2的区域内,基于能量有效性观测的GPSR自适应重构效果优于传统随机高斯测量信号重构。在相同节点数情况下,GPSR自适应压缩重构方法在低信噪比区域内具有较小的重构均方误差,且该方法所需观测数明显低于随机高斯观测,同时有效保障了感知节点的能耗均衡。
关键词
认知无线传感器网络
能量有效性
梯度投影稀疏重构
自适应压缩
加权能量子集函数
Keywords
Cognitive Wireless Sensor Networks （C-WSN）
Energy-efficiency
gradient projection sparsereconstruction （gpsr）
Adaptive compression
Weighted energy subset function
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法
田沛
刘昭麟
张立峰
《传感器与微系统》
CSCD
2017
3
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职称材料
2
认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法
许晓荣
姚英彪
包建荣
陆宇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
6
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