该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号...该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 d B,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。展开更多
基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为...基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为稀疏的变换系数。相对DCT、FFT和未改进的处理方法,该方法得到的变换系数更稀疏。将该方法应用到基于压缩感知的滚动轴承振动信号处理,在相同的重构误差范围内,该方法所需要的观测数更少,计算量更小。展开更多
文摘该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 d B,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。
文摘基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为稀疏的变换系数。相对DCT、FFT和未改进的处理方法,该方法得到的变换系数更稀疏。将该方法应用到基于压缩感知的滚动轴承振动信号处理,在相同的重构误差范围内,该方法所需要的观测数更少,计算量更小。
