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基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法
被引量：
13
1
作者
赵贻玖
王厚军
戴志坚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2010年第4期314-318,共5页
压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号...
压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号的重构方法,相对2状态的隐马尔科夫树模型,该模型能够获取相邻尺度小波系数的更多相关特性,通过仿真结果表明,该算法具有更高的重构精度。
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关键词
压缩采样
非自适应线性投影
小波变换
隐马尔科夫树模型
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职称材料
题名
基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法
被引量：
13
1
作者
赵贻玖
王厚军
戴志坚
机构
电子科技大学自动化工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2010年第4期314-318,共5页
基金
国家自然科学基金(编号:60827001)资助项目
文摘
压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号的重构方法,相对2状态的隐马尔科夫树模型,该模型能够获取相邻尺度小波系数的更多相关特性,通过仿真结果表明,该算法具有更高的重构精度。
关键词
压缩采样
非自适应线性投影
小波变换
隐马尔科夫树模型
Keywords
compressive sampling
non-adaptives linear projection
wavelet transform
hidden markov tree model
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法
赵贻玖
王厚军
戴志坚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2010
13
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