为有效解决压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,Co Sa MP)算法对稀疏度K值的依赖问题,提高重构精度,提出了一种根据峰值信噪比增减变化趋势来确定最佳迭代次数的Co Sa MP改进算法。先将PSNR算式进行数学推导演变,...为有效解决压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,Co Sa MP)算法对稀疏度K值的依赖问题,提高重构精度,提出了一种根据峰值信噪比增减变化趋势来确定最佳迭代次数的Co Sa MP改进算法。先将PSNR算式进行数学推导演变,将算式中未知的原始信号巧妙转换为已知信号,并证明了此转换式与PSNR算式有相同增减性,在迭代过程中基于此转换式可根据各列稀疏度的不同,自适应地确定不同列的最佳迭代次数,从而保证更高的重构精度。理论分析和实验仿真表明,改进的Co Sa MP算法比原有算法有更理想的重构效果,与其他重构算法相比有更高的重构成功率,并且更具高效性和实用性。展开更多
以稀疏表示理论为出发点,分析信号的压缩感知理论与传统Nyquist采样定理的理论对比结果,根据Co Sa MP算法和IFFT信号重构结果,定性和定量地分析了信号内部冗余性与利用这种冗余特征进行减运算量处理的可行性,进一步探讨信号的非均匀化处...以稀疏表示理论为出发点,分析信号的压缩感知理论与传统Nyquist采样定理的理论对比结果,根据Co Sa MP算法和IFFT信号重构结果,定性和定量地分析了信号内部冗余性与利用这种冗余特征进行减运算量处理的可行性,进一步探讨信号的非均匀化处理,包括分数域和分形等方法在信号处理领域的适应性。展开更多
针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子...针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子选择的准确性;然后,结合正交匹配追踪算法(OMP),将OMP算法迭代K次后的原子和残差作为Co Sa MP算法的输入;最后,每次迭代后,通过判断残差是否小于预设阈值来决定算法是否终止。实验结果表明,无论是对一维高斯随机信号还是二维图像信号,MCo Sa MP算法的重构效果优于Co Sa MP算法,能够在观测值相对较少的情况下,实现信号的精确重构。展开更多
文摘为有效解决压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,Co Sa MP)算法对稀疏度K值的依赖问题,提高重构精度,提出了一种根据峰值信噪比增减变化趋势来确定最佳迭代次数的Co Sa MP改进算法。先将PSNR算式进行数学推导演变,将算式中未知的原始信号巧妙转换为已知信号,并证明了此转换式与PSNR算式有相同增减性,在迭代过程中基于此转换式可根据各列稀疏度的不同,自适应地确定不同列的最佳迭代次数,从而保证更高的重构精度。理论分析和实验仿真表明,改进的Co Sa MP算法比原有算法有更理想的重构效果,与其他重构算法相比有更高的重构成功率,并且更具高效性和实用性。
文摘针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子选择的准确性;然后,结合正交匹配追踪算法(OMP),将OMP算法迭代K次后的原子和残差作为Co Sa MP算法的输入;最后,每次迭代后,通过判断残差是否小于预设阈值来决定算法是否终止。实验结果表明,无论是对一维高斯随机信号还是二维图像信号,MCo Sa MP算法的重构效果优于Co Sa MP算法,能够在观测值相对较少的情况下,实现信号的精确重构。