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权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现 被引量:2
1
作者 王玺 梁文凯 +6 位作者 杨虹 张红升 刘挺 牟晓霜 张磊 余柏汕 黎淼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1534-1542,共9页
为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQ... 为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台. 展开更多
关键词 匹配追踪算法 最小二乘 权重 QR分解 ZYNQ 7020
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分段正则化正交匹配追踪算法 被引量:24
2
作者 吴迪 王奎民 +2 位作者 赵玉新 王巍 陈立娟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1395-1402,共8页
为了使压缩感知重构算法在实际重构信号时不需要稀疏度先验信息,本文提出了分段正则化正交匹配追踪算法。该算法根据信号重构残差量设计阈值,构建候选集。通过正则化候选集提取出用于表示信号的原子,并将其存入支撑集;当候选集为空集时... 为了使压缩感知重构算法在实际重构信号时不需要稀疏度先验信息,本文提出了分段正则化正交匹配追踪算法。该算法根据信号重构残差量设计阈值,构建候选集。通过正则化候选集提取出用于表示信号的原子,并将其存入支撑集;当候选集为空集时,选择相关系数最大的原子加入支撑集。最后,针对支撑集中的原子求解最小二乘问题实现信号的逼近和残差量的更新。实验结果表明:针对长度为256的高斯信号和二值信号,提出的算法在稀疏度分别达到50和40时,精确重构率可达90%以上;在信号稀疏度相同的条件下,重构效果和速度整体优于现有的同类算法,具有速度快、稳定性好的特点。 展开更多
关键词 压缩感知 重构算法 分段正则 匹配追踪
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回溯正则化分段正交匹配追踪算法 被引量:1
3
作者 李燕 王耀力 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3398-3401,共4页
针对分段正交匹配追踪(STOMP)算法对信号重构效果较差的问题,提出一种回溯正则化分段正交匹配追踪(BR-STOMP)算法。首先,该算法采用正则化思想选取能量较大的原子,以减少阈值阶段候选集中的原子;然后,利用回溯对原子进行检验... 针对分段正交匹配追踪(STOMP)算法对信号重构效果较差的问题,提出一种回溯正则化分段正交匹配追踪(BR-STOMP)算法。首先,该算法采用正则化思想选取能量较大的原子,以减少阈值阶段候选集中的原子;然后,利用回溯对原子进行检验,并对解的支撑集中的原子重新筛选一次,同时删除对解的贡献较低的原子,提高算法的重构率;最后,对感知矩阵进行归一化处理,使算法更加简单。仿真结果表明:BR-STOMP算法与正交匹配追踪(OMP)算法相比较峰值信噪比提高8%~10%左右,运行时间减少70%~80%;与StOMP算法相比较,峰值信噪比提高19%~35%。BR-StOMP算法能够精确地恢复信号,重建效果优于OMP算法和StOMP算法。 展开更多
关键词 分段匹配追踪算法 正则 回溯 归一 峰值信噪比
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基于正则化正交匹配追踪的SAR层析成像 被引量:20
4
作者 闵锐 杨倩倩 +1 位作者 皮亦鸣 曹宗杰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第12期1069-1073,共5页
压缩感知框架下的合成孔径雷达(SAR)层析成像技术引起了人们的关注。压缩感知理论能在实际系统中基线数量和分布稀疏的情况下实现高度向的高分辨率聚焦,这是基于谱分析的成像处理方法难以实现的。提出将正则化正交匹配追踪(ROMP)算法应... 压缩感知框架下的合成孔径雷达(SAR)层析成像技术引起了人们的关注。压缩感知理论能在实际系统中基线数量和分布稀疏的情况下实现高度向的高分辨率聚焦,这是基于谱分析的成像处理方法难以实现的。提出将正则化正交匹配追踪(ROMP)算法应用于SAR层析成像中,仿真实验结果表明该算法能高分辨率的成像,接着探讨了被测区域目标数目对成像精度的影响,结果表明随着目标数目的增加,成像的误差越大,这些对进一步的SAR层析成像研究具有重要的理论意义。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 层析成像 压缩感知 正则匹配追踪
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基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法 被引量:5
5
作者 蒋留兵 黄韬 +1 位作者 沈翰宁 柳政枝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期914-919,共6页
针对现有测量矩阵的优缺点,采用具有良好相关性、随机独立性及快速计算的局部随机化哈达玛矩阵作为测量矩阵,同时针对标准正交匹配追踪算法在测量过程中受扰或在稀疏信号情况下难以稳定精确重构问题,提出了一种基于局部随机化哈达玛矩... 针对现有测量矩阵的优缺点,采用具有良好相关性、随机独立性及快速计算的局部随机化哈达玛矩阵作为测量矩阵,同时针对标准正交匹配追踪算法在测量过程中受扰或在稀疏信号情况下难以稳定精确重构问题,提出了一种基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法。该算法利用局部随机化哈达玛矩阵的结构特性,能够快速精确重构原信号。仿真结果表明,测量过程中存在噪声或无噪,无论处理一维信号还是二维图像信号时,该算法性能均超过同类其他贪婪算法和凸优化基匹配法。 展开更多
关键词 压缩感知 重构算法 匹配追踪
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基于块A~*正交匹配追踪的多传感器数据联合重构算法 被引量:5
6
作者 练秋生 刘芳 陈书贞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期721-727,共7页
针对A*正交匹配追踪(A*OMP)算法计算复杂高,且不能利用信号的结构稀疏性这一缺陷,该文提出了块A*OMP算法并将其用于解决分布式压缩感知中的信号联合重构问题。该算法用原子块取代单个原子作为搜索树中的节点,在计算路径代价时用搜索树... 针对A*正交匹配追踪(A*OMP)算法计算复杂高,且不能利用信号的结构稀疏性这一缺陷,该文提出了块A*OMP算法并将其用于解决分布式压缩感知中的信号联合重构问题。该算法用原子块取代单个原子作为搜索树中的节点,在计算路径代价时用搜索树中所有路径的最大长度取代信号的稀疏度。然后在块A*OMP算法的基础上,选择与残差矩阵投影误差最小的原子块作为新的节点,得到了一种用于解决MMV(Multiple Measurement Vector,MMV)问题的块A*OMP算法,并利用该算法对相邻区域内的多个传感器所测的温度信号进行了联合重构。实验结果表明,该算法的重构性能优于MMV正交匹配追踪(OMPMMV)算法。 展开更多
关键词 分布式压缩感知 联合重构 A*匹配追踪算法 块稀疏
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一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法 被引量:6
7
作者 林云 王凯 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第2期37-40,共4页
压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matc... 压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏性 匹配追踪 重构算法 匹配 自适应
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改进的回溯正则化自适应匹配追踪算法及应用 被引量:1
8
作者 孟宗 潘作舟 +1 位作者 李晶 郭晓林 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第2期110-118,共9页
针对压缩感知重构时存在的回溯过度问题,研究了一种改进的回溯正则化自适应匹配追踪(IBRAMP)算法。首先,利用自适应阈值随机地进行原子选取,并通过回溯剔除错误原子的方法来提高重构的正确率。其次,在回溯的同时,通过更新剔除原子序数... 针对压缩感知重构时存在的回溯过度问题,研究了一种改进的回溯正则化自适应匹配追踪(IBRAMP)算法。首先,利用自适应阈值随机地进行原子选取,并通过回溯剔除错误原子的方法来提高重构的正确率。其次,在回溯的同时,通过更新剔除原子序数对应的观测矩阵列来避免回溯过度问题。最后,对观测矩阵进行归一化处理,减少重构时间。实验结果表明,该算法在具备更高成功重构率的同时,能够大幅度减少重构时间。将其用于实际故障轴承信号的重构中,重构结果无论在时域还是在频域中,都能准确地反映实际轴承故障信号中的故障特征。 展开更多
关键词 压缩感知 重构 匹配追踪(OMP) 正则 回溯
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基于基扩展模型的改进正则化正交匹配追踪V2X 快时变SC-FDMA信道估计 被引量:2
9
作者 廖勇 蔡志镕 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期177-184,共8页
为了进一步提升车联万物(V2X)的通信性能,首先根据信道冲激响应的稀疏性建立了适用于高速移动场景的基扩展模型(BEM);其次,证明了BEM系数具有稀疏性,将信道估计问题转化为稀疏信号重构问题,进而提出基于BEM的改进正则化正交匹配追踪(iRO... 为了进一步提升车联万物(V2X)的通信性能,首先根据信道冲激响应的稀疏性建立了适用于高速移动场景的基扩展模型(BEM);其次,证明了BEM系数具有稀疏性,将信道估计问题转化为稀疏信号重构问题,进而提出基于BEM的改进正则化正交匹配追踪(iROMP)迭代稀疏信道估计算法(简称为BEM-iROMP算法)。所提算法通过iROMP获取BEM系数,利用反馈结果不断迭代以达到最优信道估计。仿真结果表明,与最小二乘法、线性最小均方误差和BEM-LS信道估计算法相比,所提算法能够有效提高V2X快时变信道下单载波频分多址系统的归一化均方误差和误码率性能。 展开更多
关键词 信道估计 车联万物 高速移动 压缩感知 基扩展模型 正则匹配追踪 单载波频分多址
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基于随机支撑挑选的广义正交匹配追踪算法 被引量:4
10
作者 徐志强 蒋铁钢 杨立波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1104-1108,共5页
针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑... 针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑集的挑选方式:若此概率值小于预设概率值,则采用匹配计算方式;否则,采用随机选择方式。最后根据得到的候选支撑来更新残差。这种方式充分考虑了算法单次迭代复杂度和迭代次数之间的平衡,减少了算法的计算量。一维随机信号重构实验结果表明,在预设概率值为0.5、稀疏度为20时,StoGOMP算法相较GOMP算法达到100%重构成功率所需的采样数减少了9.5%。实际图像重构实验结果表明,所提出的算法具有与GOMP算法相当的重构精度,且在采样率为0.5时,所提算法的重构时间相较于原算法减少了27%以上,这说明StoGOMP算法能够有效减少信号的重构时间。 展开更多
关键词 压缩感知 随机支撑挑选 广义匹配追踪 算法复杂度 重构算法
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遗传算法和正交时频原子相结合的地震记录快速匹配追踪 被引量:10
11
作者 王珺 李永庆 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期881-888,893,共9页
针对匹配追踪庞大的计算量造成地震数据处理效率低下的问题,提出一种基于遗传算法和正交原子匹配追踪的快速分解方法,通过遗传算法缩小原子库的搜索范围,减少贪婪迭代的次数,由原子的正交化处理消除冗余分量,加速残差收敛进程。为增加... 针对匹配追踪庞大的计算量造成地震数据处理效率低下的问题,提出一种基于遗传算法和正交原子匹配追踪的快速分解方法,通过遗传算法缩小原子库的搜索范围,减少贪婪迭代的次数,由原子的正交化处理消除冗余分量,加速残差收敛进程。为增加分解的灵活性,采用相邻残差比阈值作为迭代终止条件。合成地震记录和实际地震记录稀疏分解结果表明:本文方法不仅能降低分解的稀疏度,而且运行速度大幅提高,验证了方法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 稀疏匹配追踪 遗传算法 相邻残差比
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双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强 被引量:4
12
作者 张开生 赵小芬 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期54-60,I0004,I0005,共9页
针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法。采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征。通... 针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法。采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征。通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的语音。采用4个评价指标对该算法进行评价。实验结果表明:在不降低运行时间效率的情况下,相较于对比算法,感知语音质量评估值(PESQ)提升14.71%~45.70%,对数谱距离(LSD)下降18.14%~25.47%,信源失真率(SDR)由-5~11提升至2~14。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 语音增强 双重约束 改进匹配追踪算法 重构精度 低通滤波器 低信噪比
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基于正交匹配追踪的并行采样信号重构方法 被引量:4
13
作者 王琳 洪婉君 +3 位作者 林文涛 张紫文 胡忞 易朋兴 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第1期121-126,共6页
为解决从超高速并行采样系统的海量数据中提取有效信息进行存储并准确重构信号这一关键问题,提出了一种基于压缩感知的重构方法——基于粒子群优化的预选分段正交匹配追踪(PPStOMP)算法,从少量低维有效信号中精准恢复原始高维信号进行... 为解决从超高速并行采样系统的海量数据中提取有效信息进行存储并准确重构信号这一关键问题,提出了一种基于压缩感知的重构方法——基于粒子群优化的预选分段正交匹配追踪(PPStOMP)算法,从少量低维有效信号中精准恢复原始高维信号进行上位机显示。对改进算法本身的主要输入参数进行仿真测试,得到阈值、步长、最大迭代次数在不同采样率下的推荐取值范围。最后利用图像和采样信号作为原始数据,将改进算法与其他正交匹配跟踪算法进行对比实验,实验结果表明PPStOMP算法的重构性能稳定且良好。 展开更多
关键词 并行采样系统 压缩感知 匹配追踪 粒子群优算法 重构概率
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二维逐步正交匹配追踪算法 被引量:3
14
作者 邵然 沈军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期209-215,共7页
在图像等二维信号的应用与处理上,常规压缩感知理论框架存在重构算法效果差、图像块效应明显、对噪声敏感等问题。针对这些问题,根据现有二维观测模型和二维重构算法设计思想,可以设计一种新的重构算法:二维逐步正交匹配追踪算法。该算... 在图像等二维信号的应用与处理上,常规压缩感知理论框架存在重构算法效果差、图像块效应明显、对噪声敏感等问题。针对这些问题,根据现有二维观测模型和二维重构算法设计思想,可以设计一种新的重构算法:二维逐步正交匹配追踪算法。该算法借鉴了相关一维重构算法的设计思想,通过每次迭代选取符合阈值条件的多列原子进而正交化处理的步骤,提升了重构效率,改善了恢复图像质量。理论分析和实验结果表明,提出的算法在重构时间得到控制的情况下,得到的图像信噪比有较大提升,超越了现有典型的二维重构算法。 展开更多
关键词 压缩感知 二维重构算法 二维逐步匹配追踪重构算法(2D-StOMP)
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广义空间调制系统的正则化OMP检测算法 被引量:2
15
作者 刘晓鸣 景小荣 《电讯技术》 北大核心 2018年第1期78-83,共6页
在广义空间调制(GSM)系统中,最大似然(ML)检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪(ROMP)算法。该算法首先根据信... 在广义空间调制(GSM)系统中,最大似然(ML)检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪(ROMP)算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪(OMP)算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。 展开更多
关键词 广义空间调制 信号检测 最大似然 正则匹配追踪
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阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法 被引量:3
16
作者 李琪 张欣 +1 位作者 张平康 张航 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2528-2532,共5页
针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的... 针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60%. 展开更多
关键词 压缩感知 图像重构 稀疏度自适应匹配追踪算法 回溯匹配追踪算法 峰值信噪比
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基于向量化的稀疏重构解相干算法 被引量:3
17
作者 季正燕 陈辉 张佳佳 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期237-243,共7页
针对稀疏重构中正交匹配追踪(Orthogonally Matched Pursuit,OMP)算法解相干问题,利用矢量化的接收数据自相关矩阵,提出一种改进解相干方法——矢量化正交匹配追踪(Vectorized OMP,VO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度... 针对稀疏重构中正交匹配追踪(Orthogonally Matched Pursuit,OMP)算法解相干问题,利用矢量化的接收数据自相关矩阵,提出一种改进解相干方法——矢量化正交匹配追踪(Vectorized OMP,VO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现解相干.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能. 展开更多
关键词 匹配追踪算法 解相干 稀疏重构 矢量 波达方向估计
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用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法 被引量:2
18
作者 马玉双 刘翠响 +1 位作者 郭志涛 王宝珠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期207-211,245,共6页
压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择... 压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪(Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP)算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP 以及gOMP贪婪类重构算法的效果。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏度自适应匹配追踪 稀疏度 广义匹配追踪 贪婪类重构算法
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基于奇异值分解的压缩感知噪声信号重构算法 被引量:24
19
作者 彭玉楼 何怡刚 林斌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2655-2660,共6页
压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法,它对可压缩信号可以大大降低采样数据。为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度,本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声信号重构算法,该算法对随机观测矩阵进行奇异值分解,通过均... 压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法,它对可压缩信号可以大大降低采样数据。为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度,本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声信号重构算法,该算法对随机观测矩阵进行奇异值分解,通过均值算法修改对角矩阵的特征值,产生新的观测矩阵用于线性测量,理论证明了新观测矩阵比原观测矩阵具有更高的重构精度。仿真结果表明,算法重构精度在一维信号提高了3%~5%,二维信号的PSNR值提高1~2 dB。 展开更多
关键词 奇异值分解 压缩感知 观测矩阵 匹配追踪算法 重构精度
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基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法 被引量:11
20
作者 余路 曲建岭 +2 位作者 高峰 田沿平 申江江 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1871-1877,共7页
针对振动数据采集过程中由于设备短路或环境变化等诸多因素导致的数据丢失问题,提出了一种基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法。首先利用K-奇异值分解算法对大量振动数据进行字典学习得到过完备字典,然后构建缺失振动数据的... 针对振动数据采集过程中由于设备短路或环境变化等诸多因素导致的数据丢失问题,提出了一种基于过完备字典的缺失振动数据压缩感知重构算法。首先利用K-奇异值分解算法对大量振动数据进行字典学习得到过完备字典,然后构建缺失振动数据的采样矩阵作为压缩感知框架下的测量矩阵。最后利用正则化正交匹配追踪算法完成缺失数据的重构。通过振动数据库数据和实测航空发动机振动数据实验表明,所提算法优于传统基于离散余弦变换和离散傅里叶变换的数据修复算法,同时具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 字典学习 K-奇异值分解 压缩感知 振动数据修复 正则匹配追踪
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