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自适应线性预测卡尔曼滤波压缩感知算法
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作者 田金鹏 闵天 +1 位作者 薛莹 郑国莘 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期83-90,共8页
针对压缩感知中时变稀疏信号的重建问题,提出一种基于自适应线性预测的卡尔曼滤波恢复算法.该算法采用滑动窗口对信号进行观测,基于前后窗信号之间的相关性并利用自适应线性预测方法,建立前后窗口信号的状态转移方程,与修正后的观测方... 针对压缩感知中时变稀疏信号的重建问题,提出一种基于自适应线性预测的卡尔曼滤波恢复算法.该算法采用滑动窗口对信号进行观测,基于前后窗信号之间的相关性并利用自适应线性预测方法,建立前后窗口信号的状态转移方程,与修正后的观测方程共同构成系统状态空间模型.在信号重构时,采用贪婪算法确定信号支撑集、降阶卡尔曼滤波算法迭代得到其精确解.对调频信号、调幅信号、WiFi射频信号和语音采样信号进行仿真实验验证,仿真结果表明,所提出算法在不显著增加计算复杂度的情况下,重建精度比改进前的循环平移模型算法提高约5%,且远高于其他同类算法;同时在不同的噪声环境下,重建后的信号比原信号信噪比提高1~8 dB,表明算法具有较强的抗噪声性能. 展开更多
关键词 压缩感知 信号重建 卡尔曼滤波 时变稀疏信号 线性预测 重建算法
基于稀疏信号重构的小电流接地故障选线法 预览
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作者 侯劲松 仇前生 +3 位作者 章莉 俞嘉 陆振坤 王昕 《电气自动化》 2020年第1期79-83,共5页
基于暂态零序电流的小电流接地故障选线法需要用较高的采样频率采集零序电流信号,硬件开销较大。为了降低采样频率,提出了基于稀疏信号重构的小电流接地故障选线法。首先通过稀疏空间变换和重构算法,仅使用部分的数据点即可重构全部的... 基于暂态零序电流的小电流接地故障选线法需要用较高的采样频率采集零序电流信号,硬件开销较大。为了降低采样频率,提出了基于稀疏信号重构的小电流接地故障选线法。首先通过稀疏空间变换和重构算法,仅使用部分的数据点即可重构全部的信号数据,从而降低信号采样频率。然后,通过相似性比对完成故障选线。最后基于RTDS系统设计了仿真试验。结果表明,在降低50%的采样率的情况下,故障选线算法具有较高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 稀疏信号 信号重构 小电流接地 故障选线 RTDS系统
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基于高斯模型的样本缺失GPS时间序列重构方法 预览
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作者 周知红 《北京测绘》 2020年第2期255-259,共5页
缺失样本的存在会造成GPS时间序列速度估计的不确定性,从而影响GPS时间序列的应用。针对该问题本文提出一种基于高斯模型的样本缺失GPS时间序列重构方法,首先利用高斯概率密度函数对GPS时间序列的先验分布进行建模,在此基础上构建全概... 缺失样本的存在会造成GPS时间序列速度估计的不确定性,从而影响GPS时间序列的应用。针对该问题本文提出一种基于高斯模型的样本缺失GPS时间序列重构方法,首先利用高斯概率密度函数对GPS时间序列的先验分布进行建模,在此基础上构建全概率贝叶斯统计模型,采用期望最大(Expectation Maximization,EM)算法对模型参数(隐变量)进行迭代更新并计算其最大似然估计值,最终完成信号重构。分别对随机缺失和分段连续缺失两种情况进行实验分析,结果表明所提方法相对于传统插值方法可以获得更好的重构性能。 展开更多
关键词 GPS时间序列 信号重构 贝叶斯统计模型 先验分布
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稀疏字典学习海面微弱动目标检测 预览
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作者 董自巍 孙俊 +1 位作者 孙晶明 潘美艳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期30-36,共7页
针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法学习海杂波和目标的... 针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征,得到相应的学习字典,抑制海杂波并对目标信号稀疏重建,解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题;并通过算法参数的分析和优化,进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明,相比传统检测方法,所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标,显著提升检测性能。 展开更多
关键词 稀疏字典学习 海杂波抑制 信号重构 微弱动目标检测
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基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法 预览
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作者 石翠萍 刘欢欢 《电讯技术》 北大核心 2020年第2期216-221,共6页
针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运... 针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块,再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构,较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明,相比常用压缩感知方法,所提算法能明显减少运算时间,且能有效提高图像重构效果。 展开更多
关键词 图像处理 压缩感知 信号重构 块稀疏 稀疏度估计
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基于自适应加速前向后向匹配追踪的压缩感知重构算法 预览
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作者 潘作舟 孟宗 +1 位作者 李晶 石颖 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期25-32,共8页
针对传统前向后向匹配追踪(FBP)算法运行时间较长的问题,提出了一种自适应加速前向后向匹配追踪(AAFBP)算法。AAFBP算法的重构过程可分为2个阶段,在前向阶段利用自适应阈值来选取适量原子加入支撑集,在后向回溯过程中以原子的投影系数... 针对传统前向后向匹配追踪(FBP)算法运行时间较长的问题,提出了一种自适应加速前向后向匹配追踪(AAFBP)算法。AAFBP算法的重构过程可分为2个阶段,在前向阶段利用自适应阈值来选取适量原子加入支撑集,在后向回溯过程中以原子的投影系数大小作为删除依据,利用自适应删除阈值来进行原子的删除,同时克服了自适应过程中存在的回溯过度现象。所提方法能够保证选入原子数量更具随机性,使每次迭代保留更多的正确原子。一维稀疏信号和二维图像的仿真结果表明,AAFBP算法在重构精度和运算时间上都更具有优势。 展开更多
关键词 压缩感知 匹配追踪 前向后向搜索 自适应阈值 信号重构
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基于块稀疏贝叶斯算法的图像重构方法与仿真 预览
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作者 田湘 高瑜翔 +2 位作者 夏朝禹 曹远杰 张皓 《信息与电脑》 2019年第21期33-35,共3页
针对贝叶斯学习方法(SBL)重构二维图像信号精度不高的问题,采用对图像信号分块重建的方式,将贝叶斯学习算法推广为块贝叶斯学习(BSBL)算法,用于二维图像信号的重构中,给出了重构算法的相应公式并进行了算法仿真。仿真结果表明,在相同的... 针对贝叶斯学习方法(SBL)重构二维图像信号精度不高的问题,采用对图像信号分块重建的方式,将贝叶斯学习算法推广为块贝叶斯学习(BSBL)算法,用于二维图像信号的重构中,给出了重构算法的相应公式并进行了算法仿真。仿真结果表明,在相同的条件下,BSBL能够获得较好的图像重构效果和最小的二维重构误差。 展开更多
关键词 信号重构 贝叶斯学习方法 BSBL 重构误差
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ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究 预览 被引量:2
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作者 赵静 韦海成 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期61-65,共5页
ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通... ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通过贝叶斯算法重新计算最佳小波系数阈值和加权系数,最终实现ECG信号的去噪和重构。实验结果表明:该算法能够较好地消除ECG信号的噪声,在保留较多信号细节的同时减少了信号失真。相对于小波软阈值和硬阈值算法,该算法的MSE为0.2871,PSNR值为53.5507,明显优于前者,具有较高的实际使用价值。 展开更多
关键词 贝叶斯 小波分析 心电图 信号去噪 信号重构 小波阈值
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小波阈值滤波算法的仿真及应用 预览
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作者 罗剑雄 《信息与电脑》 2019年第17期46-47,50共3页
小波在信号分析和信号滤波方面具有绝对的优势,笔者首先介绍了小波滤波的基本原理和主要方法,对基于小波的阈值滤波理论以及各类阈值函数计算方法进行分析,并在Matlab中实现基于小波阈值的滤波器,对其性能进行仿真。仿真结果表明,高通... 小波在信号分析和信号滤波方面具有绝对的优势,笔者首先介绍了小波滤波的基本原理和主要方法,对基于小波的阈值滤波理论以及各类阈值函数计算方法进行分析,并在Matlab中实现基于小波阈值的滤波器,对其性能进行仿真。仿真结果表明,高通滤波器和低通滤波器可以对噪声信号进行分解和重构。 展开更多
关键词 信号滤波 小波 阈值分析 信号重构
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一种基于极值-留数的高背景噪声测试信号降噪方法研究 预览
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作者 李颖 卢洪超 +3 位作者 周琳 陈文文 齐聪山 刘福顺 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期159-165,共7页
测试噪声是实际工程结构振动测试时难以避免的信号成分;当结构真实模态淹没于测试噪声之中时,传统的降噪方法往往将该部分真实模态与噪声一并消除,导致结构固有信息损失。提出一种能够适用于高背景噪声实测信号的降噪新方法,该方法建立... 测试噪声是实际工程结构振动测试时难以避免的信号成分;当结构真实模态淹没于测试噪声之中时,传统的降噪方法往往将该部分真实模态与噪声一并消除,导致结构固有信息损失。提出一种能够适用于高背景噪声实测信号的降噪新方法,该方法建立在实测信号由一系列复指数信号成分的线性叠加基础之上,基于低阶状态空间模型将各复指数信号成分表征为一系列的极值及留数健立极值与频率之间的转换关系,通过施加频率窗口分离出预定频率窗口内的极值和对应的留数,最终获得降噪后的重构信号;与传统的高阶模型相比,因采用低阶状态空间模型可以大大降低矩阵的条件数,数值稳定性更好。同时,将实测信号表示为一系列复指数信号成分,可以克服传统傅里叶分解技术的能量泄露和漏频等问题,通用性更广;首先选用一质量-弹簧-阻尼模型,通过构造不同信噪比的响应信号,开展了新方法降噪效果的研究;结果证实,信号的信噪比分别为40 dB、30 dB、20 dB和10 dB时,该方法都能有效消除信号的噪声。为进一步验证方法的有效性,选用一实际海洋平台实测加速度响应信号进行研究,结果表明实测信号消噪后识别的模态频率成分与已有测试结果基本一致,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 极值-留数分解 信号消噪 傅里叶变换 信号重构 模态识别
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基于VMD和脉冲因子的水轮机摆度信号特征提取分析 预览
11
作者 陈万涛 李德忠 +2 位作者 赵志炉 杨金健 孙志翔 《水利水电技术》 北大核心 2019年第4期132-137,共6页
作为水电机组运行状况的基本判据,水轮机的水导摆度信号是水电站运行研究中的重点课题。为研究更好的提取水轮机摆度信号特征,针对现场采集的水轮机水导摆度信号中出现的异常尖峰成分,提出一种基于变分模态分解和脉冲因子的水轮机摆度... 作为水电机组运行状况的基本判据,水轮机的水导摆度信号是水电站运行研究中的重点课题。为研究更好的提取水轮机摆度信号特征,针对现场采集的水轮机水导摆度信号中出现的异常尖峰成分,提出一种基于变分模态分解和脉冲因子的水轮机摆度信号特征提取方法,并介绍了其基本原理及求解步骤。首先,使用VMD对原始信号进行分解,分离出不同成分的变分模态分量(简称模态分量)。然后,计算每个模态分量的脉冲因子值并设定脉冲因子的标准值。最后,将超出该值的模态分量去除,并将剩余的分量进行重构,获得除去异常尖峰成分后的重组信号。通过对仿真信号以及实际信号的分析,该方法可以将水导摆度信号中的异常尖峰成分去除,并对相关物理特征进行有效地提取。最后得出结论:(1)变分模态分解可以将水导摆度信号中的异常尖峰成分分解在各个模态中;(2)以脉冲因子作为脉冲能量指标,能够将含有少量噪声的模态提取出来。研究成果可为水轮机的设计和数值模拟提供参考。 展开更多
关键词 摆度信号 变分模态分解 脉冲因子 异常尖峰 变分模态分量 信号重构
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基于截断奇异值分解正则化的信号复原和重建方法 预览
12
作者 臧顺全 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期169-173,共5页
用第一类Fredholm积分方程描述的信号复原和重建模型为典型的不适定反问题。利用Gauss-Legendre数值积分获得观测信号数据,利用中矩形数值积分对积分方程加以离散化,通过引入截断奇异值分解正则化方法,基于无偏风险预测估计确定正则化参... 用第一类Fredholm积分方程描述的信号复原和重建模型为典型的不适定反问题。利用Gauss-Legendre数值积分获得观测信号数据,利用中矩形数值积分对积分方程加以离散化,通过引入截断奇异值分解正则化方法,基于无偏风险预测估计确定正则化参数,从而实现信号的复原和重建。结果表明,给出的正则化方法能较好地实现信号重建,取得良好的信号复原效果。 展开更多
关键词 信号复原 信号重建 截断奇异值分解 数值积分 无偏风险预测估计
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控制力矩陀螺高速转子霍尔传感器故障检测与重构 预览
13
作者 史永丽 熊军 +2 位作者 支康仪 武登云 魏文杉 《微电机》 北大核心 2019年第11期70-75,共6页
控制力矩陀螺高速转子通常采用无刷直流电机作为驱动电机,采用霍尔位置传感器对电机磁极位置进行检测。为提高其运行可靠性,提出一种变转速情况下的霍尔故障检测和信号重构方法,该方法考虑了霍尔传感器安装误差和转速的变化,采用霍尔信... 控制力矩陀螺高速转子通常采用无刷直流电机作为驱动电机,采用霍尔位置传感器对电机磁极位置进行检测。为提高其运行可靠性,提出一种变转速情况下的霍尔故障检测和信号重构方法,该方法考虑了霍尔传感器安装误差和转速的变化,采用霍尔信号的占空比预报下一个电角度周期内6个霍尔脉冲的宽度,从而对故障进行诊断,并对故障信号进行重构,故障检测和重构均在FPGA中完成。该方法实现简单,故障角小,可实现霍尔信号故障和非故障下的无痕衔接,对于稳速也同样适用。实验结果表明,该方法是有效的。 展开更多
关键词 控制力矩陀螺 霍尔传感器 故障检测 信号重构
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基于听觉仿生的机械故障监测系统
14
作者 吉倩 高尚 +2 位作者 施祥庆 刘欢 贾乃姝 《国外电子测量技术》 2019年第8期117-122,共6页
为了弥补当前基于无线网络技术的机械故障监测系统功耗较大,数据传输量大等不足,从哺乳动物听觉系统获得灵感,基于振动分析法,设计了一种新型无线传感器网络系统。主要介绍了监测系统的硬件设计和软件设计,该系统采用无限增益多路反馈式... 为了弥补当前基于无线网络技术的机械故障监测系统功耗较大,数据传输量大等不足,从哺乳动物听觉系统获得灵感,基于振动分析法,设计了一种新型无线传感器网络系统。主要介绍了监测系统的硬件设计和软件设计,该系统采用无限增益多路反馈式(MBF)电路组建滤波器组,实现对振动信号的频率分解;以STM32为核心控制器,获取信号极值并通过蓝牙传输的方式将信号上传到上位机进行信号重构。实验结果表明,该系统能够实现对信号的实时频率分解和无线传输,为故障类型的分析提供指导。 展开更多
关键词 机械故障监测 听觉仿生 频率分解 信号重构
高速工况下乘员耳侧噪声信号重构方法 预览
15
作者 杨东坡 王孝兰 +2 位作者 王岩松 郭辉 刘宁宁 《声学技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期340-347,共8页
高速工况下,车内噪声信号具有随机性和波动性的特征。将一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和反向传输(Back Propagation,BP)神经网络的算法,用于重构车内乘员耳侧噪声信号。首先通过对车内乘员耳侧噪声贡献量分析... 高速工况下,车内噪声信号具有随机性和波动性的特征。将一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和反向传输(Back Propagation,BP)神经网络的算法,用于重构车内乘员耳侧噪声信号。首先通过对车内乘员耳侧噪声贡献量分析,确定关键噪声源信号;其次对选择的噪声源信号进行EMD分解,得到有限个相对平稳的固有模态函数(Intrinsic ModeFunction,IMF)分量;然后采用极值点划分法,按各个分量的波动情况进行重新划分,将信号分量重构为高频、中频和低频3个分量;最后对不同频段的部分建立相应BP神经网络模型,并将不同频段分量的重构结果叠加作为原信号的重构结果。以在某轿车采集到的5个噪声信号源为基础,利用该方法进行乘员耳侧噪声信号重构,并对其进行分析。结果表明:提出的噪声重构方法可以实现高速工况乘员耳侧噪声信号的重构,并具有良好的性能。 展开更多
关键词 高速工况 车内噪声 经验模态分解 BP神经网络 信号重构
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BLDCM霍尔位置传感器信号故障诊断及重构 预览 被引量:1
16
作者 支康仪 武登云 史永丽 《微特电机》 2019年第1期12-16,共5页
研究一种基于正确相霍尔信号对无刷直流电动机故障信号进行诊断及重构的方法,无误差积累、精度高且适用于较高转速。以未故障相为基础,结合加速度、速度等先验信息,推导估计下一跳变沿发生时刻,并加入置信区间机制,以此诊断故障并对信... 研究一种基于正确相霍尔信号对无刷直流电动机故障信号进行诊断及重构的方法,无误差积累、精度高且适用于较高转速。以未故障相为基础,结合加速度、速度等先验信息,推导估计下一跳变沿发生时刻,并加入置信区间机制,以此诊断故障并对信号进行重构。仿真及实验结果表明,该方法可及时诊断出故障霍尔信号,并实现高精度重构,电机转速及电流在正常范围内波动且电机正常运行。 展开更多
关键词 无刷直流电动机 故障诊断 信号重构
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基于压缩感知的电能质量压缩采样重构算法 预览
17
作者 张锐 吴庭宇 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第2期214-222,共9页
针对电能质量扰动信号的重构问题,在压缩采样匹配追踪(Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法的基础上,为解决原算法的不足,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(Modified compressive sampling matching pursuit,MCSMP)算法,... 针对电能质量扰动信号的重构问题,在压缩采样匹配追踪(Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法的基础上,为解决原算法的不足,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(Modified compressive sampling matching pursuit,MCSMP)算法,并将其应用在电能质量信号的重构上。该算法在候选集的选择阶段采用模糊阈值的方式代替原算法固定个数的选择方式,并以相邻迭代感知矩阵与残差之间的相关度变化量作为算法的停止条件,为回溯过程的剪裁减轻了负担,避免了不必要的迭代,提高了算法的运行效率。仿真实验结果表明:无论是重构性能指标或是重构速度,MCSMP算法的重构结果都优于CoSaMP算法。 展开更多
关键词 电能质量 压缩感知 模糊阈值 信号重构
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欠定条件下基于主成分的亚采样信号重构 预览
18
作者 王鹏飞 张杭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期103-108,共6页
传统的信息采集还原方式的资源消耗高,对信息数据的利用效率和处理效率较低,难以适应瞬息万变的战场信息感知环境,而且复杂的电磁对抗环境会造成测量通道维度的动态变化,进一步加剧了信息采集还原的难度。在大规模多输入多输出无线通信... 传统的信息采集还原方式的资源消耗高,对信息数据的利用效率和处理效率较低,难以适应瞬息万变的战场信息感知环境,而且复杂的电磁对抗环境会造成测量通道维度的动态变化,进一步加剧了信息采集还原的难度。在大规模多输入多输出无线通信系统场景下,利用信息数据在变换域空间中的稀疏特性,提出了一种基于压缩感知理论的亚采样重构方案。该方案利用主成分基变换的方式实现信息数据的稀疏化,采用子空间追踪的方式实现信号的亚采样还原,对测量通道维度的动态变化具有较强的鲁棒性。同时,采用分块思想避免了高阶矩阵参与处理过程中的迭代运算,使得算法具有更好的求解精度和效率,实现了欠定条件下信息数据的高效重构。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 压缩感知 主成分分析 亚采样 信号重构
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一种流水线ADC及其非理想特性的行为级建模设计 预览
19
作者 王晓岚 王海晖 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第6期652-659,共8页
为了采用行为级模型来模拟结构复杂的ADC变换器的电气性能,本文提出了一种流水线ADC的行为级建模设计。首先提出流水线ADC行为级建模设计采用开关电容器电路构建,它由任意级联的k级流水级、前端采样保持(S/H)电路和数字校正逻辑构成,并... 为了采用行为级模型来模拟结构复杂的ADC变换器的电气性能,本文提出了一种流水线ADC的行为级建模设计。首先提出流水线ADC行为级建模设计采用开关电容器电路构建,它由任意级联的k级流水级、前端采样保持(S/H)电路和数字校正逻辑构成,并给出了它们的具体模块电路实现及行为级模型;然后通过考虑流水线ADC的各种非理想特性如运算放大器的非理想特性参数(白噪声、有限直流增益、有限带宽、转换速率和饱和电压)、开关的非理想特性和采样时钟抖动,提出了实现这些非理想特性的行为模型。最后采用一个10位流水线ADC在Matlab Simulink中对其理想和非理想建模设计的仿真结果表明,本文提出的流水线ADC的行为级建模设计及其各个构成模块的非理想特性建模是精确和可行的。 展开更多
关键词 开关电容器 流水线ADC 行为级建模 采样保持 传递函数 非理想特性 信号重建
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基于冗余字典的扰动OMP算法研究 预览
20
作者 刘春燕 李川 邱伟 《河南教育学院学报:自然科学版》 2019年第4期12-16,39共6页
在测量矩阵受扰动和加性噪声情形下,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和小波变换(wavelet transform,WT)两种不同的冗余字典,对冗余字典的扰动正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的鲁棒性和稳定性进行... 在测量矩阵受扰动和加性噪声情形下,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和小波变换(wavelet transform,WT)两种不同的冗余字典,对冗余字典的扰动正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的鲁棒性和稳定性进行了讨论.在不同扰动水平、不同采样数以及不同部分扰动下,通过数值仿真实验验证了信号能够被鲁棒重构. 展开更多
关键词 压缩感知 冗余字典 扰动OMP 完全扰动 信号重构
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