自适应PCA稀疏基底的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,提出利用自适应稀疏基底进行联合重构。算法利用帧间运动信息形成样本数据矩阵,再利用主成分分析(Principle Components Analysis,PCA)训练出其显著主成分构成稀疏字典,该稀疏字典不仅可根据视频时空统计特征自适应变化而且可有效地抑制噪声。仿真实验表明,该联合重构算法可有效地改善主客观视频重构质量,能够以一定的计算复杂度为代价提高DVCS系统的率失真性能。

曲率分块自适应稀疏变换的中子信号通信研究

为加快野外测井过程中中子信号的压缩传输通信速度,以及提高获取重构中子信号的信噪比,通过稀疏变换基对中子信号稀疏表示,用硬阈值法滤波稀疏系数求取阈值-稀疏度函数曲线,以曲线最大曲率节点作为自适应阈值,求得最佳稀疏度,并构造自适应有效稀疏基,压缩稀疏系数向量分块传输稀疏信号。实验表明,压缩感知自适应有效稀疏基解决了中子稀疏系数选择难题,加快了中子通信系统传输速度,提高了信噪比。对现场脉冲中子铀定量测井仪系统提供了研究帮助。