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基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法被引量：11: 1; 作者冯俊杰张弓文方青《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期178-183,共6页; 平滑范数(Smoothed l0,SL0)压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑函数优化问题,可以有效地用于稀疏信号重构。针对平滑函数的选取和算法稳健性问题,提出一种新的平滑函数序列近似范数,结合梯度投影法优... 展开更多; 关键词压缩感知稀疏信号重构算法平滑l0范数奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合智能优化和分簇CS的WSNs稀疏数据采集被引量：8: 2; 作者陈静《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第24期263-270,共8页; 为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)数据处理效率和降低网络能耗,提出了一种基于自适应智能优化和分簇压缩感知的WSNs稀疏数据采集方案。首先,建立分簇WSNs稀疏数据通信模型,通过定量分析节点密度与网络数据通信总跳... 展开更多; 关键词无线传感器网络数据采集压缩感知智能优化稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构被引量：1: 3; 作者刘洲洲李士宁 +1 位作者王皓张倩昀《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期178-192,共15页; 为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法|弹性碰撞优化算法(Elastic colli... 展开更多; 关键词无线传感器网络弹性碰撞优化算法收敛性压缩感知稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用曲波变换和电容层析成像的两相流含水率测量方法被引量：2: 4; 作者张皓冬陆程程 +2 位作者胡红利杨海潮董海健《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期139-147,共9页; 针对电容层析成像(ECT)逆问题的欠定性,提出了一种基于曲波变换的图像稀疏重构算法。首先,采用曲波变换基作为稀疏基,从多尺度对模拟介质分布图像进行稀疏表示,提高了ECT灰度值向量的稀疏度;其次,应用迭代软阈值算法对曲波系数进行稀疏... 展开更多; 关键词电容层析成像曲波变换两相流图像稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法: 5; 作者吴广皓邵刚 +4 位作者时光刘斌潘良明王锋周小为《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1311-1318,共8页; 准确的中子能谱信息对于核装置的设计和运行具有十分重要的意义,现有解谱方法通常将先验信息作为迭代初值使用,限制了解谱过程多重先验信息的使用。本文针对中子能谱测量中的解谱问题,建立了基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法,并应用... 展开更多; 关键词中子能谱解谱压缩感知理论稀疏表示算法稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于压缩感知的认知雷达参数估计: 6; 作者崔琛代林 +1 位作者余剑梁浩《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第10期7-13,共7页; 为了改善基于压缩感知技术的认知雷达(CR)目标参数估计的性能,研究了CR闭环反馈中的感知矩阵更新和稀疏目标场景重构。首先,根据等角紧框架和复Gram矩阵,构造胖矩阵情况下感知矩阵更新的目标矩阵;然后,将测量矩阵优化设计的最小二乘问... 展开更多; 关键词认知雷达压缩感知优化算法稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

压缩感知实现快速超分辨荧光显微成像被引量：3: 7; 作者李文文刘书朋王中阳《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期196-201,共6页; 为了发展能够同时兼顾超分辨、快速成像和视场的荧光显微镜,以促进其在活细胞或微观动态过程成像的应用,将压缩感知应用到超分辨荧光显微镜中,利用投影梯度稀疏重构算法对单帧荧光宽场图像重构,并进行了理论分析、仿真和实验验证。结果... 展开更多; 关键词显微超分辨压缩感知投影梯度稀疏重构算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法被引量：11: 1; 作者冯俊杰张弓文方青; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院六盘水师范学院物理与电子科学系; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期178-183,共6页; 基金国家自然科学基金(61201367)资助项目南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(BCXJ14-08)资助项目江苏高校优势学科建设工程资助项目; 文摘平滑范数(Smoothed l0,SL0)压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑函数优化问题,可以有效地用于稀疏信号重构。针对平滑函数的选取和算法稳健性问题,提出一种新的平滑函数序列近似范数,结合梯度投影法优化求解,并进一步提出采用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)方法改进算法的稳健性,实现稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法相比OMP算法、SL0算法以及L1-magic算法在重构精度、峰值信噪比方面都有较大改善。; 关键词压缩感知稀疏信号重构算法平滑l0范数奇异值分解; Keywords compressive sensing sparse signal reconstruction algorithm smoothed lo norm singular value decomposition（SVD）; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合智能优化和分簇CS的WSNs稀疏数据采集被引量：8: 2; 作者陈静; 机构内蒙古科技大学包头师范学院信息科学与技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第24期263-270,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61762071 No.61163025) +5 种基金 No.NJZY17287) No.BSJG15Z002); 文摘为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)数据处理效率和降低网络能耗,提出了一种基于自适应智能优化和分簇压缩感知的WSNs稀疏数据采集方案。首先,建立分簇WSNs稀疏数据通信模型,通过定量分析节点密度与网络数据通信总跳数的关系,给出网络自适应分簇结果,并采用簇内观测矩阵测量数据获取和簇间多跳通信方式完成WSNs压缩感知数据采集;其次,采用St OMP算法进行稀疏信号重构,针对网络节点数据包丢失等链路不可靠情况,引入相关性矩阵变换策略,以降低错误数据传输对数据重构的影响,针对数据稀疏度未知特性和St OMP算法参数配置难的缺陷,将一种新型自适应智能优化(Improved Adaptive Intelligent Optimization algorithm,IAIO)算法应用于CS重构算法中,在理论分析IAIO全局寻优能力的基础上,实现对稀疏数据的可靠重构。最后,仿真结果表明,该方案能够实现稀疏信号的精确重构,而且降低了网络通信总量,提高了网络生存时间。; 关键词无线传感器网络数据采集压缩感知智能优化稀疏重构算法; Keywords Wireless Sensor Networks(WSNs) data acquisition Compressed Sensing(CS) intelligent optimization sparse reconstruction algorithm; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构被引量：1: 3; 作者刘洲洲李士宁王皓张倩昀; 机构西安航空学院计算机学院西北工业大学计算机学院挪威科技大学奥勒松校区工程与科学学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期178-192,共15页; 基金国家自然科学基金(61871313) 中国博士后科学基金(2018M633573) +1 种基金校级科研基金(2017KY1112)资助~~; 文摘为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法|弹性碰撞优化算法(Elastic collision optimization algorithm,ECO),ECO模拟物理碰撞信息交互过程,利用自身历史最优解和种群最优解指导进化方向,并且个体以N(0,1)概率形式散落于种群最优解周围,在有效提升收敛速度的同时扩展了个体搜索空间,理论定性分析表明ECO依概率1收敛于全局最优解,而种群多样性指标分析证明了算法全局寻优能力.其次,针对贪婪重构算法高维稀疏信号重构效率低、稀疏度事先设定的缺陷,在设计重构有效性指数的基础上将ECO应用于压缩感知重构算法中,并引入拟牛顿梯度追踪策略,从而实现对大规模稀疏度未知数据的准确重构.最后,利用多维测试函数和WSNs数据采集环境进行仿真,仿真结果表明,ECO在收敛精度和成功率上具有一定优势,而且相比于其他重构算法,高维稀疏信号重构结果明显改善.; 关键词无线传感器网络弹性碰撞优化算法收敛性压缩感知稀疏重构算法; Keywords Wireless sensor networks(WSNs) elastic collision optimization(ECO) convergence e±ciency compressed sensing(CS) sparse reconstruction algorithm; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统] TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用曲波变换和电容层析成像的两相流含水率测量方法被引量：2: 4; 作者张皓冬陆程程胡红利杨海潮董海健; 机构西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室西安西电电力电容器有限责任公司; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期139-147,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52177009) 陕西省科技攻关计划资助项目(2016GY-001)。; 文摘针对电容层析成像(ECT)逆问题的欠定性,提出了一种基于曲波变换的图像稀疏重构算法。首先,采用曲波变换基作为稀疏基,从多尺度对模拟介质分布图像进行稀疏表示,提高了ECT灰度值向量的稀疏度;其次,应用迭代软阈值算法对曲波系数进行稀疏重构,同时使用奇异值分解算法计算最优灵敏度广义逆矩阵;最后,搭建ECT测量平台,通过静态实验重构5种典型实际流型,验证所提算法的有效性。实验结果表明:所提算法可有效抑制伪影,重构图像边界清晰,同时在图像相关系数、相对图像误差上均优于传统重构算法,比Landweber迭代算法相关系数提高约37.9%,相对误差减小约17.6%;基于稀疏重构的后处理图像可用于截面含水率的测量,含水率平均误差低于10%,最低为4.32%。该方法有效提高了ECT重构图像质量,能够满足天然气精准开采的工业需求。; 关键词电容层析成像曲波变换两相流图像稀疏重构算法; Keywords electrical capacitance tomography curvelet transform two-phase flow sparse reconstruction algorithm; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法: 5; 作者吴广皓邵刚时光刘斌潘良明王锋周小为; 机构中国核动力研究设计院成都核总核动力研究设计工程有限公司福建福清核电有限公司中国核动力研究设计院建筑设计所重庆大学低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆大学核工程与核技术系; 出处《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1311-1318,共8页; 文摘准确的中子能谱信息对于核装置的设计和运行具有十分重要的意义,现有解谱方法通常将先验信息作为迭代初值使用,限制了解谱过程多重先验信息的使用。本文针对中子能谱测量中的解谱问题,建立了基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法,并应用于几种典型中子能谱的多球谱仪测量和辐照监督管处中子能谱的活化片测量中的中子能谱解谱问题,结果表明:所建立的解谱方法可实现一次解谱中多重先验信息的使用,可有效实现典型中子能谱和反应堆辐照监督管处中子能谱的解谱,解谱结果与标准解吻合良好。另外,由于多重先验信息的使用,使得解谱过程对方程数量的依赖降低,去除^(238)U和^(237)Np等裂变探测器时辐照监督管处中子能谱依然可得到较高精度的求解,为辐照监督项目去除裂变探测器奠定了理论基础。; 关键词中子能谱解谱压缩感知理论稀疏表示算法稀疏重构算法; Keywords neutron spectrum unfolding compressed sensing theory sparse representation sparse reconstruction; 分类号 TL413.3 [核科学技术—核技术及应用]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于压缩感知的认知雷达参数估计: 6; 作者崔琛代林余剑梁浩; 机构电子工程学院; 出处《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第10期7-13,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(60702015); 文摘为了改善基于压缩感知技术的认知雷达(CR)目标参数估计的性能,研究了CR闭环反馈中的感知矩阵更新和稀疏目标场景重构。首先,根据等角紧框架和复Gram矩阵,构造胖矩阵情况下感知矩阵更新的目标矩阵;然后,将测量矩阵优化设计的最小二乘问题展开,利用Kronecher积推导测量矩阵更新的一步迭代公式;最后,引入阈值收缩函数去除迭代重加权最小二乘估计值中的无关小量,进而去除重构场景中的伪峰。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。; 关键词认知雷达压缩感知优化算法稀疏重构算法; Keywords cognitive radar compressed sensing optimization algorithm sparse recovery algorithm; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名压缩感知实现快速超分辨荧光显微成像被引量：3: 7; 作者李文文刘书朋王中阳; 机构上海大学上海先进通信与数据科学研究院特种光纤与光接入网重点实验室中国科学院上海高等研究院; 出处《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期196-201,共6页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFC0100603)。; 文摘为了发展能够同时兼顾超分辨、快速成像和视场的荧光显微镜,以促进其在活细胞或微观动态过程成像的应用,将压缩感知应用到超分辨荧光显微镜中,利用投影梯度稀疏重构算法对单帧荧光宽场图像重构,并进行了理论分析、仿真和实验验证。结果表明,该方法能够突破光学衍射极限,成像分辨率达到180nm,相比衍射极限提高1.8倍。此结果说明压缩感知能够实现单帧宽场超分辨荧光显微成像,相比现有的方法在成像速度上有巨大的提升。; 关键词显微超分辨压缩感知投影梯度稀疏重构算法; Keywords microscopy super-resolution compressed sensing gradient projection for sparse reconstruction; 分类号 TH742.65 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法	冯俊杰张弓文方青	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	联合智能优化和分簇CS的WSNs稀疏数据采集	陈静	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构	刘洲洲李士宁王皓张倩昀	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	采用曲波变换和电容层析成像的两相流含水率测量方法	张皓冬陆程程胡红利杨海潮董海健	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法	吴广皓邵刚时光刘斌潘良明王锋周小为	《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于压缩感知的认知雷达参数估计	崔琛代林余剑梁浩	《现代雷达》 CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	压缩感知实现快速超分辨荧光显微成像	李文文刘书朋王中阳	《激光技术》 CAS CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料