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题名一种自适应压缩采样匹配追踪算法
被引量：2
- 1
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作者
陆斌
汪立新
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
通信系统信息控制技术国家级重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期344-346,共3页
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文摘
压缩采样突破了奈奎斯特采样定理的限制,以低于奈奎斯特率对信号进行采样,通过相关算法精确恢复信号。依据重建算法需要稀疏度这一先验信息,提出一种自适应压缩采样匹配追踪信号重建算法,该算法摆脱对稀疏度的依赖,通过自适应调整步长逐步逼近原始信号。仿真结果表明,该算法能精确地对信号进行重建,重建概率和计算复杂度均有所改善。
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关键词
压缩采样
自适应重建
稀疏度
步长
自适应压缩采样匹配追踪
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Keywords
Compressive Sampling(CS)
adaptive reconstruction
sparsity
step
Adaptive Compressive Sampling Matching Pursuit(ACSMP)
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法
- 2
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作者
石磊
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机构
南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第1期16-22,共7页
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基金
国家自然科学基金(60971129)资助项目
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文摘
基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP)。该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近。同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计。最后用小波去噪法对合成语音进行处理。实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性。
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关键词
压缩感知
重构算法
自适应压缩采样
匹配追踪
小波去噪
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Keywords
compressed sensing
reconstruction algorithm
adaptive compressive sampling
matchingpursuit
wavelet de-noising
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于感知域测量值的自适应压缩采样方法
- 3
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作者
芮国胜
崔田田
田文飚
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机构
海军航空大学信号与信息处理山东省重点实验室
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出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第10期1553-1559,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41606117,41476089,61671016)。
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文摘
现有的自适应采样方法需要在采集端获得原始信号,这在实际的蒸发波导相关气象要素压缩感知过程中不易实现。针对这一问题,提出了一种以测量值数据特征为依据的采样率自适应设定方法。该方法以能量表征各信号块的重要性,以观测值能量近似估计原信号块能量,根据感知域中测量值的能量变化自适应地为各块设定采样数目。理论分析和实验表明,该方法的重构性能优于传统自适应方法,相同采样率下可获得更高的重构信噪比。
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关键词
蒸发波导
自适应压缩采样
压缩感知
感知域测量值
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Keywords
evaporation duct
adaptive compressed sampling
compressed sensing
sensing domain measurement
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究
被引量：1
- 4
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作者
朱勇刚
朱义勇
彭亚
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机构
南京电讯技术研究所
国防信息学院
南京航空航天大学
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2016年第3期341-348,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金(61401505)
江苏省自然科学基金青年基金(BK20130069)
+3 种基金
通信信息控制和安全技术重点实验室基金(9140C130306130C13060)
中国博士后科学基金特别资助(2013T60914)
中国博士后科学基金面上资助(2012M521853)
江苏省博士后科研资助计划(1201076C)
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文摘
在宽带频谱感知、通信侦察等应用中信号稀疏度往往是动态变化的。首先证明了重构误差随压缩比的增加单调减小,在此基础上,提出了一种压缩比随频谱稀疏度自适应调整的压缩采样新算法。新算法由压缩采样与压缩比自适应调整两部分组成,其中,压缩采样部分用于恢复原信号,并估计恢复信号与原信号之间的误差;压缩比自适应部分根据误差与压缩比之间的近似线性函数关系,自适应调整下一时刻的压缩比。计算机仿真结果表明:新算法能够以近似"最优"的压缩比对稀疏度慢变的频谱进行有效感知,并跟踪频谱稀疏度的变化;与传统压缩采样方法相比,在保证频谱感知精度的前提下,新算法能够总体上进一步显著降低采样速率。
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关键词
自适应压缩采样
动态稀疏信号
频谱感知
跟踪
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Keywords
adaptive compressive sampling
dynamic sparse signal
spectrum sensing
tracking
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于CS-CoSaAMP的超宽带多径信道估计
被引量：1
- 5
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作者
王平
阮怀林
樊甫华
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机构
电子工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第4期227-230,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61171170)
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文摘
针对匹配追踪类算法要求稀疏度作先验条件的不足,提出压缩采样自适应匹配追踪(CoSaAMP)新算法。结合完备的冗余字典,算法在稀疏度未知时,可以通过自适应调整可变步长逐步逼近信道的稀疏度,用于解决超宽带信道的重建问题。仿真结果表明,提出的CoSaAMP算法性能收敛速度快,估计效果好,可有效用于实际超宽带信道估计。
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关键词
超宽带信号
压缩感知
信道估计
冗余字典
压缩采样自适应跟踪(CoSaAMP)
压缩采样匹配跟踪(CoSaMP)
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Keywords
UWB signal
Compressed Sensing（CS）
channel estimation
redundant dictionary
CoSaAMP
Compressive Sampling Matching Pursuit（CoSaMP）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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