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利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
被引量：
1
1
作者
何宜宝
毕笃彦
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期194-200,共7页
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩...
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势.
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关键词
压缩感知
结构稀疏模型
信号支撑
玻耳兹曼分布
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职称材料
题名
利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
被引量：
1
1
作者
何宜宝
毕笃彦
机构
空军工程大学工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期194-200,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175029)
国家部委科技重点实验室基金资助项目(9140c610301080c6106
+1 种基金
9140c6001070801)
航空科学基金资助项目(20115896022)
文摘
为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势.
关键词
压缩感知
结构稀疏模型
信号支撑
玻耳兹曼分布
Keywords
compressive sensing
structured sparse model
signal support
Boltzmann distribution
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法
何宜宝
毕笃彦
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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参考文献
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