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小波变换的稀疏最优化信号趋势项提取方法
被引量：
5
1
作者
马子骥
钟广超
+1 位作者
刘宏立
李艳福
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第1期27-30,共4页
针对非线性信号的趋势项,提出一种基于小波变换的稀疏最优化方法(WT-SO)。该方法通过设置两个边界约束条件,求取l1范数稀疏最优解重构信号趋势项。仿真信号与实测信号处理结果表明:该方法依据信号自身的特性来定义趋势项,不需要对信号...
针对非线性信号的趋势项,提出一种基于小波变换的稀疏最优化方法(WT-SO)。该方法通过设置两个边界约束条件,求取l1范数稀疏最优解重构信号趋势项。仿真信号与实测信号处理结果表明:该方法依据信号自身的特性来定义趋势项,不需要对信号作任何假设,比传统的提取趋势项的方法具有更高的精度和可靠性,且在各种噪声环境下均具有良好的鲁棒性。
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关键词
信号趋势
小波变换
稀疏最优化
边界约束
l1范数
稀疏最
优解
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职称材料
题名
小波变换的稀疏最优化信号趋势项提取方法
被引量：
5
1
作者
马子骥
钟广超
刘宏立
李艳福
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第1期27-30,共4页
基金
中央国有资本经营预算项目(财企[2013]470号)
中央高校基本科研项目(2014-004)
+3 种基金
国家自然科学基金资助项目(61172089)
湖南省科技计划资助项目(2014WK3001)
湖南省科技计划资助重点项目(2015JC3053)
中国博士后科研基金资助项目(2014M562100)
文摘
针对非线性信号的趋势项,提出一种基于小波变换的稀疏最优化方法(WT-SO)。该方法通过设置两个边界约束条件,求取l1范数稀疏最优解重构信号趋势项。仿真信号与实测信号处理结果表明:该方法依据信号自身的特性来定义趋势项,不需要对信号作任何假设,比传统的提取趋势项的方法具有更高的精度和可靠性,且在各种噪声环境下均具有良好的鲁棒性。
关键词
信号趋势
小波变换
稀疏最优化
边界约束
l1范数
稀疏最
优解
Keywords
signal trend
wavelet transform
sparse optimization
boundary constraints
l1 norm sparse optimalsolution
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波变换的稀疏最优化信号趋势项提取方法
马子骥
钟广超
刘宏立
李艳福
《传感器与微系统》
CSCD
2017
5
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