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题名基于平滑l_0范数的压缩感知近场声全息方法
被引量：3
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作者
赵永峰
杨涛
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机构
西南科技大学信息工程学院
西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
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出处
《压电与声光》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期73-78,81,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(F011102)
特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金资助项目(13zxtk06)
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文摘
传统平面近场声全息(CPNAH)是一类典型的不适定问题,采用波数域滤波或Tikhonov正则化等方法都无法彻底解决,因此,提出一种基于平滑l_0范数的压缩感知平面近场声全息法(SL0-CS-PNAH)。根据全息面上测量声压的特点,采用symlets8小波函数构建正交小波变换矩阵,将其作为重建面质点法向振速的稀疏基。将CPNAH中使用的瑞利(Rayleigh)第一积分公式离散化,确定SL0-CS-PNAH中满足约束等距原则的测量矩阵,设置合适的压缩比,利用测量矩阵对稀疏信号进行压缩采样。在由感知矩阵、全息面测量声压和稀疏向量共同构成的约束条件下,建立稀疏向量的最小l_0范数优化模型,采用平滑l_0范数重建算法求解此模型下的最优化问题,得到质点法向振速的最优稀疏解,再将最优稀疏解和稀疏基相乘恢复重建面质点法向振速。在数值仿真实验中,将测量点由64×64减少到32×64的情况下将传统CPNAH、基于正交匹配追踪算法的压缩感知近场声全息(OMPCS-PNAH)、基于子空间追踪算法的压缩感知近场声全息(SP-CS-PNAH)和SL0-CS-PNAH进行比较。实验结果表明,在相同采样率和压缩比条件下,采用SL0-CS-PNAH的声场重建质量较好且重建效率较高。
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关键词
平面近场声全息
压缩感知
平滑l0范数算法
正交匹配追踪算法
子空间追踪算法
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Keywords
planar near-filed acoustic holography
compressive sensing
smoothed l_0norm algorithm
orthogonal matching pursuit algorithm
subspace pursuit algorithm
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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