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题名一种机械振动信号的结构化随机测量矩阵构造方法
被引量：3
- 1
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作者
郭俊锋
施建旭
魏兴春
雷春丽
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期104-109,170,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51465034)
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文摘
针对压缩采集在机械振动信号采集的过程中,现有随机测量矩阵不易硬件实现、确定性测量矩阵重构误差较大的问题。将高斯序列的优点和循环原理的优点相结合,提出一种高斯分布循环测量矩阵,其是一种结构化随机测量矩阵。高斯分布循环测量矩阵的第一行元素由服从高斯分布的序列生成,通过循环移位生成剩余的所有行向量;随机取出除第一行的其他所有行的部分元素,每个元素再乘不同的随机数或者同一个随机数,并放回原位置;基于高斯分布循环测量矩阵得到的机械振动信号压缩测量值采用正交匹配追踪算法对原始振动信号进行重构。高斯分布循环测量矩阵的所有元素的随机性可以满足测量矩阵对随机性的要求,循环原理的内在确定性又可满足测量矩阵硬件实现的要求。仿真表明:高斯分布循环测量矩阵的感知性能略优于与高斯矩阵的性能,整体上基本相当。
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关键词
振动信号
压缩采集
高斯序列
循环原理
结构化随机测量矩阵
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Keywords
vibration signal
compressed sampling
Gauss sequence
cycle principle
structured random measurement matrix
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名用信道编码构造压缩感知测量矩阵
被引量：9
- 2
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作者
董小亮
杨良龙
赵生妹
郑宝玉
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机构
南京邮电大学
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第7期809-815,共7页
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基金
国家自然科学基金(61271238)
中国高等教育博士学科点专项科研基金(20123223110003)
+1 种基金
江苏省高校自然科学研究重大项目(11KJA510002)
固体微结构物理国家重点实验室开放课题(M25020,M25022)
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文摘
压缩感知是近年来,针对稀疏信号和可压缩信号的处理而出现的一种信号处理理论。测量矩阵是压缩感知理论中的一个至关重要的环节,它对信号采样和重构算法有着重要的影响。虽然一般传统的随机测量矩阵重建信号效果比较好,但有硬件实现比较困难的问题,并需要大量的存储空间和其他缺陷。确定性测量矩阵的出现,正好弥补了这些缺点。在本文中,基于信道编码中校验矩阵特性的优势,获得了满足有限紧致特性要求的确定性测量矩阵构造方法。把校验矩阵的列向量标准化、线性组合扩展到方阵、置换列向量后构成的矩阵作为确定性测量矩阵。这种方法可以在构造完成一个信道编码校验矩阵后,很容易构造对应的测量矩阵。数值结果表明,在相同重建算法和压缩比下,这种方法的性能和随机测量矩阵大致相若,甚至有所改善。同时,本文提出方法的构造时间较少,重建时只需要运行一次,可以满足实时性需求。为压缩感知算法的实际应用提供了一种有效的测量矩阵构造方法。
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关键词
压缩感知
信道编码
随机测量矩阵
确定性测量矩阵
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Keywords
Compressed sensing
Channel coding
Random measurement matrix
Deterministic measurement matrix
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于准循环低密度奇偶校验码的压缩感知测量矩阵
- 3
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作者
蒋小燕
谢正光
黄宏伟
蔡旭
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机构
南通大学电子信息学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3318-3322,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61171077)
交通部应用基础研究项目(2011-319-813-510)
+1 种基金
南通大学研究生科技创新计划项目(YKC13003)
南通大学创新人才基金资助项目(2009)
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文摘
针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点,利用有限域上准循环低密度奇偶校验（QCLDPC）码奇偶校验矩阵的构造方法,设计了一种确定性的结构化稀疏测量矩阵。由于QC-LDPC码的信道编解码性能较好,故以此为基础构造压缩感知（CS）测量矩阵预计有较好的性能。分别用一维和二维信号的CS重建实验验证新矩阵的性能,结果表明,与常用的测量矩阵相比,在相同的重建算法和压缩比条件下,新矩阵对应的重建误差较低,在峰值信噪比（PSNR）的评价指标上有所提高（0.5~1 dB）。特别地,所提的确定性测量矩阵在结构上具有对称特性和准循环特性,如将其应用于硬件实现,可降低物理内存的需求量与硬件实现的复杂度。
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关键词
压缩感知
随机测量矩阵
确定性测量矩阵
准循环低密度奇偶校验码
奇偶校验矩阵
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Keywords
Compressed Sensing（CS）
random measurement matrix
deterministic measurement matrix
Quasi-Cyclic Low Density Parity Check（QC-LDPC） code
parity check matrix
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法
被引量：12
- 4
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作者
曹义亲
曹婷
黄晓生
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机构
华东交通大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第20期190-196,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61365008)
江西省科技支撑计划项目(No.20161BBE50081)
+1 种基金
江西省教育厅科技项目(No.GJJ150522
No.GJJ150526)
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文摘
针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。
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关键词
非下采样剪切波变换
区域特性
高斯随机测量矩阵
正交匹配追踪算法
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Keywords
non-subsample shearlet transform
regional characteristics
Gaussian random measurement matrix
orthogonal matching pursuit algorithm
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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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题名基于压缩感知理论的图像重构算法研究
被引量：12
- 5
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作者
解成俊
张铁山
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机构
北华大学数字图像处理研究所
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第4期49-52,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61072111
60672156)
吉林省科技厅项目(20100503)
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文摘
压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制,利用该理论研究和实现了新的图像压缩采样方案。该方案利用小波变换和阈值处理相结合实现图像稀疏化,利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅立叶变换生成随机测量矩阵,并对小波变换后的高频子带进行加权采样,采用分段正交匹配追踪算法实现采样数据重建。仿真实验结果表明,该方案重建图像效果好。
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关键词
压缩感知
随机测量矩阵
分段正交匹配追踪
小波变换
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Keywords
Compressed sensing Random measurement scheme Stagewise orthogonal matching pursuit Wavelet transform
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于压缩感知的二维DOA估计
被引量：5
- 6
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作者
陈玉龙
黄登山
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机构
西北工业大学电子信息学院
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第28期159-163,共5页
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文摘
针对L阵列,提出基于压缩感知的二维波达方向估计新方法。定义方位角和俯仰角余弦乘积为空间合成角,利用等余弦网格划分空间合成角构造超完备的冗余字典,将子阵接收的单快拍数据矢量转化为冗余字典下的稀疏表示问题;采用单位列向量组合矩阵随机抽取的新方法构造高斯随机测量矩阵;通过改进正交匹配追踪算法求解二维波达角。指出所提出的算法比传统二维MUSIC算法在高信噪比、多快拍条件下估计性能更好,并且有一定的阵元节约效能。计算机仿真实验证明了以上结论。
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关键词
阵列信号处理
二维波达方向估计
压缩感知
冗余字典
稀疏表示
高斯随机测量矩阵
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Keywords
array signal processing
two Dimensional Direction of Arrival （DOA） estimation
Compressed Sensing（CS）
redundant dictionary
spare representation
Gauss random measuring matrix
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名改进压缩特征的实时压缩跟踪算法
被引量：1
- 7
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作者
崔灿
王民钢
李立
张希铭
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机构
西北工业大学航天学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第15期210-216,共7页
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文摘
提出了一种改进的实时压缩跟踪算法(RCT)。该算法基于实时压缩跟踪算法,构造出一个改进的随机测量矩阵,使降维后得到的压缩特征包含的灰度特征信息和纹理特征信息比例相等。RCT算法首先将图像序列的特征用改进的随机测量矩阵转化为低维度特征,再用朴素贝叶斯分类器对低维特征进行目标和背景的分类,从而实现对目标的跟踪。将原始算法(CT)、一种改进算法(BCT)和该文创新的改进算法(RCT)进行对比,实验表明:RCT算法保持了原始算法的实时性,并且在各实验图像序列中跟踪目标的鲁棒性最好。
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关键词
实时压缩跟踪
随机测量矩阵
低维特征
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Keywords
Real-time Compressive Tracking(RCT)
random measurement matrix
low-dimensional feature vectors
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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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题名基于图像传感器的上下文快速压缩感知算法
被引量：1
- 8
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作者
茅正冲
唐雨玉
韩毅
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第10期131-134,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60973095)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20131107)
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文摘
针对快速压缩感知算法在目标被遮挡、光照变化较大时存在跟踪不稳定的问题,提出了基于图像传感器的上下文快速压缩感知跟踪(FCT)算法。新算法首先在Haar-like特征中引入时空上下文特征,通过目标周围的空间信息和时间上的递推关系协助估计目标的位置。通过改进的随机测量矩阵同时提取目标的纹理特征和灰度特征,加强了特征的稳定性,提高跟踪的准确性。通过方差分类器预判定候选样本,减少判定的次数,并减少错误的候选样本。改进的FCT算法对光照、旋转、尺度缩放都有良好的不变性,且不易发生跟踪漂移。实验证明:改进的FCT算法优于压缩感知跟踪(CT)算法和FCT算法。
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关键词
快速压缩跟踪算法
压缩感知
随机测量矩阵
方差分类器
朴素贝叶斯分类器
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Keywords
fast compressive tracking（FCT） algorithm
compressive sensing（CS）
random measurement matrix
variance classifier
naive Bayes classifier
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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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