改进的回溯正则化自适应匹配追踪算法及应用 被引量：1

1

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 正交匹配追踪(OMP) 正则化 回溯

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用于压缩采样信号重建的回溯正则化自适应匹配追踪算法 被引量：9

2

作者 孟祥瑞 赵瑞珍 +1 位作者 岑翼刚 张凤珍 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第2期186-192,共7页

正则化正交匹配追踪算法是一种广泛被使用的压缩感知重构算法,但其需要已知信号的稀疏度。针对这一缺点,本文提出一种回溯正则化自适应匹配追踪算法。该算法基于正则化正交匹配追踪算法进行改进,首先采用设置模糊阈值的方式初始化选取... 正则化正交匹配追踪算法是一种广泛被使用的压缩感知重构算法,但其需要已知信号的稀疏度。针对这一缺点,本文提出一种回溯正则化自适应匹配追踪算法。该算法基于正则化正交匹配追踪算法进行改进,首先采用设置模糊阈值的方式初始化选取一些原子,然后对其进行正则化,最后采用回溯的方式删掉个别错误的原子。在每次迭代中,不断更新支撑集的同时扩大支撑集,以逐步逼近信号的稀疏度。实验结果表明,在相同的测试条件下,改进后的算法与其他贪婪算法相比,无论是对一维稀疏信号还是二维图像,均取得了更好的重建效果,且运行时间也比较适中。 展开更多

关键词 匹配追踪算法 正则化 回溯 压缩感知

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基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法 被引量：13

3

作者 刘浩强 赵洪博 冯文全 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2109-2117,共9页

压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代... 压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。 展开更多

关键词 压缩感知(CS) 自适应 正则化 变步长 匹配追踪

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基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法 被引量：13

4

作者 刘哲 张鹤妮 +1 位作者 张永亮 郝珉慧 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1217-1221,共5页

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信... 正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5～1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法. 展开更多

关键词 压缩感知 弱选择 正则化 匹配追踪 信号重构

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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

5

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 正则化正交匹配追踪

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地震分频多级稀疏正则化反演方法——以渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段为例

6

作者 王剑 吴亚宁 +3 位作者 王涛 贾万丽 包一凡 刘立峰 《岩性油气藏》 北大核心 2025年第4期38-49,共12页

常规地震反演技术对井网密度小、单层厚度小及非均质性强的储层预测精度低。基于匹配追踪与Wigner-Ville分布时频方法、稀疏理论及贝叶斯理论,提出了一种基于地震分频的多级稀疏正则化反演方法,进行了模型数据测试,并在渤中凹陷石臼坨... 常规地震反演技术对井网密度小、单层厚度小及非均质性强的储层预测精度低。基于匹配追踪与Wigner-Ville分布时频方法、稀疏理论及贝叶斯理论,提出了一种基于地震分频的多级稀疏正则化反演方法,进行了模型数据测试,并在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层预测中进行了实际应用。研究结果表明:(1)地震分频多级稀疏正则化反演主要思路为利用匹配追踪-Wigner-Ville分布技术(MP-WVD)将地震信号分解为大、中、小3个尺度的频段;采用贝叶斯理论构建多尺度稀疏反演目标函数,将L2,L1,L0范数约束项分别作用于大、中、小尺度反演过程,以大尺度反演结果为中尺度反演的先验约束,以中尺度反演结果为小尺度反演的先验约束,最终反演结果为小尺度反演的结果。(2)模型数据测试结果表明,MP-WVD时频谱比连续小波变换时频谱、S变换时频谱的能量集中性更强,时间和频率方向的分辨率均更高,且有效克服了WVD变换时频谱交叉项干扰的问题。(3)地震分频多级稀疏正则化反演在渤中凹陷石臼坨凸起古近系东营组二段储层波的应用结果显示,纵波阻抗反演结果与测井声波阻抗曲线吻合度较高,比稀疏脉冲反演结果的分辨率更高,较高的纵向分辨率对薄层刻画更准确。 展开更多

关键词 多尺度地震信号 匹配追踪-Wigner-Ville分布 稀疏正则化 贝叶斯理论 波阻抗 薄储层刻画 东营组 渤中凹陷

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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

7

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 正则化正交匹配追踪 单载波频分多址

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分段正则化正交匹配追踪算法 被引量：24

8

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 分段正则化 匹配追踪

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一种自适应正则化子空间追踪算法 被引量：2

9

作者 徐泽芳 刘顺兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期208-211,共4页

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相... 针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法等。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏表示 子空间追踪算法 自适应 正则化

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回溯正则化分段正交匹配追踪算法 被引量：1

10

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 分段正交匹配追踪算法 正则化 回溯 归一化 峰值信噪比

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全域正则化快速匹配追踪稀疏地震反演方法 被引量：2

11

作者 裴松 印兴耀 李坤 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1400-1408,1426,I0006,共11页

匹配追踪算法(MP)自提出以来便被广泛应用于信号处理领域。文中首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在全时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;然后利用正则化方法从备选原子库中筛选出能量最大的... 匹配追踪算法(MP)自提出以来便被广泛应用于信号处理领域。文中首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在全时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;然后利用正则化方法从备选原子库中筛选出能量最大的子集构成最终的匹配原子库,即一次迭代即可筛选出多个匹配原子。据此形成的上述全域正则化快速匹配追踪算法具有计算效率高、鲁棒性强等优点。此外,将初始模型约束与时频域联合反演方法引入反演框架,可有效提高反演结果的精度。对所提方法进行的一维、二维模型及三维实际资料的测试结果表明,全域正则化快速匹配追踪地震反演方法相较于常规匹配追踪的计算效率得到明显提高,反演结果既具有良好的鲁棒性,同时拥有较好的层位边界保真度。 展开更多

关键词 匹配追踪 正则化 时频域 地震反演 稀疏

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基于能量分选的正则化匹配追踪改进算法 被引量：3

12

作者 孙斌 赵凯恒 《电子测量技术》 2016年第5期154-158,共5页

重构算法是压缩感知理论中重要的内容之一,而正则化匹配追踪算法因其优异的重构性能获得了广泛的应用。从正则化匹配追踪算法原子筛选原则出发,在相关性准则和正则化准则的基础上,提出了以能量分选为选择标准的ROMP改进算法。仿真实验证... 重构算法是压缩感知理论中重要的内容之一,而正则化匹配追踪算法因其优异的重构性能获得了广泛的应用。从正则化匹配追踪算法原子筛选原则出发,在相关性准则和正则化准则的基础上,提出了以能量分选为选择标准的ROMP改进算法。仿真实验证明,提出的ROMP改进算法在各个性能指标上均优于ROMP算法,验证了本改进算法的有效性和可靠性。在此基础上将其应用到雷达距离维成像中,取得了很好的成像效果。 展开更多

关键词 压缩感知 正则化匹配追踪算法 相关性准则 能量分选

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复数域匹配追踪近地表Q值估计及深度学习建模 被引量：10

13

作者 李拥军 宋炜 +5 位作者 唐传章 史应龙 王泽丹 陈树光 刘静 王标 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期123-135,共13页

常规基于微测井资料的品质因子(Q值)求取方法,通常需要拾取初至时间并按时窗求取初至波频谱,因而工作量较大,并且受选取的窗函数参数大小的影响。为此,提出了一种基于非零相位雷克子波的复数域快速匹配追踪分解并结合对数谱比法估算微... 常规基于微测井资料的品质因子(Q值)求取方法,通常需要拾取初至时间并按时窗求取初至波频谱,因而工作量较大,并且受选取的窗函数参数大小的影响。为此,提出了一种基于非零相位雷克子波的复数域快速匹配追踪分解并结合对数谱比法估算微测井数据近地表Q值的方法。根据微测井数据初至波能量最强的特点,利用非零相位雷克子波匹配追踪提取第一个匹配原子,其频谱表达了初至波的能量,中心时间则包含了初至旅行时信息,从而实现了用于谱比法Q值估算的初至波频谱和旅行时参数的自动提取。在谱比计算中引入整形正则化算子提高算法的稳定性,并采用优化反演算法求出稳定的谱比值,以保证对数谱比法近地表Q值估计的精度。将工区内不同测点求取的品质因子函数作为已知样本标签,通过深度学习训练形成近地表Q值的多元非线性回归算子,建立三维近地表品质因子模型。模型数据和实际数据的处理结果表明,该方法自动、高效、稳定,且抗噪能力强,将获得的近地表Q值模型用于Q值补偿,可有效提高地震资料的分辨率。 展开更多

关键词 非零相位雷克子波 匹配追踪 对数谱比 整形正则化 深度学习 微测井

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一种压缩感知中的改进的正则化牛顿算法 被引量：1

14

作者 吴晓欢 刘智威 朱卫平 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2013年第3期114-117,共4页

提出了一种新的压缩感知重构算法——正则化牛顿算法。该算法结合了牛顿法重建效果好和正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)收敛速度快的优点。并且在此基础上,针对原有的正则化过程进行了改进。Matlab... 提出了一种新的压缩感知重构算法——正则化牛顿算法。该算法结合了牛顿法重建效果好和正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)收敛速度快的优点。并且在此基础上,针对原有的正则化过程进行了改进。Matlab仿真结果表明,文中提出的算法在重构精度上要高于正交匹配追踪(Orthogonal MatchingPursuit,OMP)和正则化正交匹配追踪(ROMP),而在迭代次数和重构时间上要低于牛顿法和正交匹配追踪(OMP)。 展开更多

关键词 压缩感知 牛顿法 正则化 匹配追踪

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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 正则化正交匹配追踪

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正则化机制下多粒度神经网络剪枝方法研究 被引量：8

16

作者 刘奇 陈莹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2202-2212,共11页

目前流行的模型压缩剪枝算法裁减的对象通常是整个卷积核.一些网络结构中存在特征图维度匹配的硬性要求,如ResNet中的残差结构主干上最后一个卷积层的卷积核个数以及Inception网络中的级联操作前所有分支上最后一个卷积层的卷积核个数... 目前流行的模型压缩剪枝算法裁减的对象通常是整个卷积核.一些网络结构中存在特征图维度匹配的硬性要求,如ResNet中的残差结构主干上最后一个卷积层的卷积核个数以及Inception网络中的级联操作前所有分支上最后一个卷积层的卷积核个数都不能改变,这直接限定了剪枝的空间.本文提出一种正则化机制下的多粒度神经网络剪枝方法,针对维度匹配限制了剪枝空间的问题,设计从粗到细的多粒度剪枝策略,在稀疏化的同时维持了处于维度匹配位置的卷积层中卷积核的数量不变.并且,本文提出一种自适应L1正则化的稀疏方式,可以使网络在更新参数的同时兼顾到网络结构的变化.稀疏化后的卷积核不仅有比原卷积核更少的参数和计算量,而且拥有更加优异的结构性质,使网络具有更高的表达能力.例如,在CIFAR-10上,针对VGG-16,相比基准网络,在计算量压缩了76.73%的情况下,准确率提高了0.19%;针对ResNet-56,在计算量压缩了82.54%的情况下,准确率只下降了0.14%.在ImageNet上,针对ResNet-50,在计算量压缩了56.95%的情况下,准确率只下降了0.48%.本文方法优于现有先进的剪枝方法. 展开更多

关键词 卷积神经网络 正则化 剪枝 维度匹配 自适应L1正则化

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基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复 被引量：9

17

作者 周亚同 王丽莉 唐红梅 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期52-59,共8页

压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到... 压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到的超完备字典取代正交基函数;然后根据图像的退化模型对感知矩阵加以约束;最后针对二维破损图像稀疏度未知问题,在重构阶段提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法(SA-ROMP)实现破损图像修复。本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本进行特征提取,具有更强的稀疏表示能力。重构阶段的SA-ROMP算法在迭代过程中利用logistic回归函数获取阈值,再通过阈值对残差与感知矩阵的相关系数进行判定,能够自适应选择原子候选集的个数。图像修复实验结果验证了本文算法的可行性,并且修复效果明显优于其他同类算法。 展开更多

关键词 压缩感知 图像修复 K-奇异值分解 稀疏度自适应 正则化正交匹配追踪(ROMP)

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基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原算法

18

作者 高红霞 陈展鸿 +3 位作者 曾润浩 罗澜 陈安 马鸽 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期11-18,共8页

组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和... 组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和减小组稀疏残差;基于干净图像的组稀疏系数预估和多尺度图像块匹配,提出了自适应图像复原迭代算法,以提升组稀疏学习算法的图像去噪和精细结构复原能力.实验结果表明,文中算法能更好地保留图像的细节纹理,减少过平滑和伪影现象,在强噪声图像复原的主、客观综合评价上优于BM3D、WNNM等标杆去噪算法. 展开更多

关键词 图像去噪 强噪声图像 组稀疏残差 自适应正则化算法 非局部自相似性 多尺度图像块匹配

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基于参数自修正的配电网故障定位数字孪生技术研究 被引量：4

19

作者 席瑞翎 季亮 +4 位作者 姜恩宇 宋耐超 洪启腾 李博通 李振坤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期11-20,共10页

配电网参数受天气条件和负载条件等因素影响会发生变化。由于传感装置安装有限、数据延时传输等因素,无法实时获得配电网准确参数,进而给传统故障定位方法的精度带来影响。针对以上问题,通过建立配电网数字孪生模型,基于配电网数字孪生... 配电网参数受天气条件和负载条件等因素影响会发生变化。由于传感装置安装有限、数据延时传输等因素,无法实时获得配电网准确参数,进而给传统故障定位方法的精度带来影响。针对以上问题,通过建立配电网数字孪生模型,基于配电网数字孪生模型的参数自修正技术,提出了一种定位模型随参数变化动态校正的配电网故障定位方法。同时,搭建了基于数字孪生服务器和实时数字仿真系统(real time digital system, RTDS)的数字孪生平台,实现了配电网实时的物理模型和数字孪生模型的同步运行。在算例仿真中,利用该数字孪生平台,验证了基于数字孪生技术的配电网故障定法方法。结果表明,该方法可在各类系统运行条件下实时修正配电网参数,显著提高配电网故障定位的速度和精度。 展开更多

关键词 数字孪生 故障定位 参数辨识 最小二乘法 正则化正交匹配追踪重构算法

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一种基于RAMP算法的OFDM稀疏信道估计方法 被引量：2

20

作者 丁敬校 王可人 +1 位作者 金虎 陈小波 《电讯技术》 北大核心 2012年第3期357-361,共5页

针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪(RAMP)用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道... 针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪(RAMP)用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道的冲激响应。仿真结果表明,该方法收敛速度快,估计效果好,有较好的应用价值。 展开更多

关键词 正交频分复用 信道估计 稀疏信道 正则化自适应匹配追踪 压缩感知

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