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Image Reconstruction Based on Compressed Sensing Measurement Matrix Optimization Method 被引量:1
1
作者 Caifeng Cheng Deshu Lin 《Journal on Internet of Things》 2020年第1期47-54,共8页
In this paper,the observation matrix and reconstruction algorithm of compressed sensing sampling theorem are studied.The advantages and disadvantages of greedy reconstruction algorithm are analyzed.The disadvantages o... In this paper,the observation matrix and reconstruction algorithm of compressed sensing sampling theorem are studied.The advantages and disadvantages of greedy reconstruction algorithm are analyzed.The disadvantages of signal sparsely are preset in this algorithm.The sparsely adaptive estimation algorithm is proposed.The compressed sampling matching tracking algorithm supports the set selection and culling atomic standards to improve.The sparse step size adaptive compressed sampling matching tracking algorithm is proposed.The improved algorithm selects the sparsely as the step size to select the support set atom,and the maximum correlation value.Half of the threshold culling algorithm supports the concentration of excess atoms.The experimental results show that the improved algorithm has better power and lower image reconstruction error under the same sparsely criterion,and has higher image reconstruction quality and visual effects. 展开更多
关键词 Block compressed sensing sparse representation reconstruction algorithm
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A survey on distributed compressed sensing: theory and applications 被引量:10
2
作者 Hongpeng YIN Jinxing LI +1 位作者 Yi CHAI Simon X. YANG 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2014年第6期893-904,共12页
The compressed sensing (CS) theory makes sample rate relate to signal structure and content. CS samples and compresses the signal with far below Nyquist sampling frequency simultaneously. However, CS only considers ... The compressed sensing (CS) theory makes sample rate relate to signal structure and content. CS samples and compresses the signal with far below Nyquist sampling frequency simultaneously. However, CS only considers the intra-signal correlations, without taking the correlations of the multi-signals into account. Distributed compressed sensing (DCS) is an extension of CS that takes advantage of both the inter- and intra-signal correlations, which is wildly used as a powerful method for the multi-signals sensing and compression in many fields. In this paper, the characteristics and related works of DCS are reviewed. The framework of DCS is introduced. As DCS's main portions, sparse representation, measurement matrix selection, and joint reconstruction are classified and summarized. The applications of DCS are also categorized and discussed. Finally, the conclusion remarks and the further research works are provided. 展开更多
关键词 compressed sensing distributed compressed sensing sparse representation measurement matrix joint reconstruction joint sparsity model
原文传递
基于压缩采样的电力系统负荷频率自动控制研究
3
作者 郑翔 方超 任娴婷 《自动化仪表》 CAS 2023年第12期31-36,共6页
为降低新能源接入对电力系统的影响,研究了基于压缩采样的电力系统负荷频率自动控制方法。利用匹配追踪算法对采集到的新能源发电输出功率信号进行稀疏表示,并将稀疏表示后的信号投射至测量矩阵得到低维的测量值。在测量值范围内,运用L... 为降低新能源接入对电力系统的影响,研究了基于压缩采样的电力系统负荷频率自动控制方法。利用匹配追踪算法对采集到的新能源发电输出功率信号进行稀疏表示,并将稀疏表示后的信号投射至测量矩阵得到低维的测量值。在测量值范围内,运用L1范数优化方法得到重构后新能源发电输出功率。将该功率与期望功率的偏差作为扰动项,接入基于比例积分(PI)控制器的负荷频率控制模型。利用变论域方法调节PI控制器输入与输出论域。根据模糊推理定义伸缩因子,构建变论域模糊PI控制器使之作用于负荷频率控制模型,完成电力系统负荷频率的自动控制。试验结果证明:该方法控制后的输出功率稳定,负荷扰动下区域控制偏差和频率偏差小,电力系统负荷频率自动控制的精度最高可达99%,具有实用性。 展开更多
关键词 压缩采样 负荷频率 自动控制 稀疏表示 重构算法 变论域模糊逻辑 控制器 高斯随机矩阵
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用于压缩感知信号重建的正则化自适应匹配追踪算法 被引量:70
4
作者 刘亚新 赵瑞珍 +1 位作者 胡绍海 姜春晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2713-2717,共5页
压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算... 压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)用于压缩感知信号的重建。该算法可在信号稀疏度未知的情况下,通过自适应过程自动调节候选集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了信号的精确重建。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重建效果无论从主观视觉上还是客观数据上均优于其它同类方法。 展开更多
关键词 信号处理 压缩感知 稀疏表示 重建算法 匹配追踪
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压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望 被引量:73
5
作者 任越美 张艳宁 李映 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1563-1575,共13页
压缩感知理论(Compressed sensing,CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论... 压缩感知理论(Compressed sensing,CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合.阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵 重构算法 图像处理
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结构化压缩感知研究进展 被引量:46
6
作者 刘芳 武娇 +1 位作者 杨淑媛 焦李成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期1980-1995,共16页
压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架... 压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建.本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向. 展开更多
关键词 压缩感知 压缩观测 稀疏表示 信号重构 结构模型
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压缩感知中测量矩阵与重建算法的协同构造 被引量:19
7
作者 李佳 王强 +1 位作者 沈毅 李波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期29-34,共6页
本文提出基于感知字典的迭代硬阈值(SDIHT)算法,以此协同构造压缩感知中测量矩阵与重建算法.将成对测量矩阵与感知字典分别用于压缩投影和构造重建算法,重建迭代至残差为零,从而精确恢复原始稀疏信号.本文证明了SDIHT算法精确恢复原始... 本文提出基于感知字典的迭代硬阈值(SDIHT)算法,以此协同构造压缩感知中测量矩阵与重建算法.将成对测量矩阵与感知字典分别用于压缩投影和构造重建算法,重建迭代至残差为零,从而精确恢复原始稀疏信号.本文证明了SDIHT算法精确恢复原始稀疏信号的充分条件.SDIHT算法的优点是重建精度高和计算复杂度低.仿真实验表明,当信号稀疏度或测量次数相同时,相比IHT、OMP和BIHT算法,SDIHT算法重建0-1稀疏信号和二维图像效果更好、算法效率更高. 展开更多
关键词 压缩感知 测量矩阵 重建算法 感知字典
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压缩感知理论与光学压缩成像系统 被引量:12
8
作者 严奉霞 王泽龙 +1 位作者 朱炬波 刘吉英 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期140-147,共8页
压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感... 压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。 展开更多
关键词 压缩感知 光学压缩成像 稀疏表示 投影测量矩阵
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基于压缩感知信号重建的自适应正交多匹配追踪算法 被引量:16
9
作者 白凌云 梁志毅 徐志军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4060-4063,共4页
近年来出现的压缩感知理论为信号处理的发展开辟了一条新的道路,不同于传统的奈奎斯特采样定理,它指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过少量随机采样点来恢复原始信号。在研究和总结传统匹配算法的基础上,提出了一种新的自适应... 近年来出现的压缩感知理论为信号处理的发展开辟了一条新的道路,不同于传统的奈奎斯特采样定理,它指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过少量随机采样点来恢复原始信号。在研究和总结传统匹配算法的基础上,提出了一种新的自适应正交多匹配追踪算法(adaptive orthogonal multi matching pursuit,AOM-MP)用于稀疏信号的重建。该算法在选择原子匹配迭代时分两个阶段,引入自适应和多匹配的原则,加快了原子的匹配速度,提高了匹配的准确性,实现了原始信号的精确重建。最后与传统OMP算法进行了仿真对比,实验结果表明该算法在重建质量和算法速度上均优于传统OMP算法。 展开更多
关键词 信号处理 压缩感知 稀疏表示 匹配追踪 重建算法
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一种基于压缩传感的超分辨光学三维成像技术 被引量:5
10
作者 王锋 罗建军 +2 位作者 唐兴佳 李立波 胡炳樑 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期87-93,共7页
为了改善光学成像中的成像质量和效率,提出一种基于压缩传感的超分辨光学三维成像技术.通过物镜、编码板、色散元件、准直镜、聚焦镜、探测器等组成前端成像系统,然后,利用稀疏重构算法在后端处理器上重构光谱数据,从而将成像运算量从... 为了改善光学成像中的成像质量和效率,提出一种基于压缩传感的超分辨光学三维成像技术.通过物镜、编码板、色散元件、准直镜、聚焦镜、探测器等组成前端成像系统,然后,利用稀疏重构算法在后端处理器上重构光谱数据,从而将成像运算量从前端转移到后端.同时,引入块重构、错位预处理、多帧重构技术,提高重构的准确度,减小后端处理内存,降低计算复杂度.通过仿真实验对原始数据和重构数据的光谱曲线、信噪比、光谱误差、分类识别效果等指标进行对比分析,结果表明,利用本文压缩传感技术可以实现超分辨光学三维成像,且成像质量较高,数据应用效果较好,可用于大幅宽、高分辨率、低功耗、动态目标的成像观测. 展开更多
关键词 压缩传感 光谱成像 稀疏表示 高光谱图像 重构算法
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基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构 被引量:5
11
作者 汪琪 马灵玲 +2 位作者 唐伶俐 李传荣 周勇胜 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期723-730,共8页
提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建... 提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升,同时在25%采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像,同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升. 展开更多
关键词 压缩感知 高光谱成像 稀疏表示 字典学习 重构算法
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无线传感器网络中基于压缩感知的动态目标定位算法 被引量:9
12
作者 孙保明 郭艳 +1 位作者 李宁 钱鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1858-1864,共7页
传统的动态目标定位算法需要采集、存储和处理大量数据,并不适用于能量受限的无线传感器网络。针对该缺陷,该文提出一种基于压缩感知的动态目标定位算法。该算法利用目标的运动规律设计稀疏表示基,从而将动态目标定位问题转化为稀疏信... 传统的动态目标定位算法需要采集、存储和处理大量数据,并不适用于能量受限的无线传感器网络。针对该缺陷,该文提出一种基于压缩感知的动态目标定位算法。该算法利用目标的运动规律设计稀疏表示基,从而将动态目标定位问题转化为稀疏信号恢复问题。针对传统观测矩阵难以实现的缺陷,该算法设计可实现且与稀疏表示基相关性低的稀疏观测矩阵,从而保证了算法的重构性能。该算法的特点是可利用较少的数据采集实现动态目标定位,从而大大延长无线传感器网络的寿命。仿真结果表明,该文所提出的基于压缩感知的动态目标定位算法具有较好的定位性能。 展开更多
关键词 无线传感器网络 动态目标定位 压缩感知 稀疏表示基 观测矩阵
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一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法 被引量:9
13
作者 田金鹏 刘小娟 郑国莘 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1512-1519,共8页
针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残... 针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残差变化确定信号稀疏度,算法采用子空间追踪方法确定相应支撑集原子,并完成原始信号准确重建.实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以更准确重建原始信号,且信号稀疏度值较高时,运算量低于同类算法. 展开更多
关键词 压缩感知 信号重建 子空间追踪 自适应算法 稀疏表示
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基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法 被引量:26
14
作者 陈雷 郑德忠 廖文喆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期163-171,共9页
针对电能质量信号的压缩重构问题,提出了一种应用压缩感知理论对电能质量信号进行压缩采样和非线性恢复的方法。首先对含有扰动的电能质量信号的稀疏性和可压缩性进行了分析,并对现有的典型贪婪恢复算法的特性进行了研究,然后结合有代... 针对电能质量信号的压缩重构问题,提出了一种应用压缩感知理论对电能质量信号进行压缩采样和非线性恢复的方法。首先对含有扰动的电能质量信号的稀疏性和可压缩性进行了分析,并对现有的典型贪婪恢复算法的特性进行了研究,然后结合有代表性的SP和SAMP两种算法的优点,提出了一种改进的BSMP算法。应用包括BSMP在内的几种贪婪算法对含有谐波、间谐波、电压暂升和暂降等稳态和暂态扰动的电能质量信号的压缩重构性能进行仿真分析,仿真结果说明了BSMP算法恢复混合或单一扰动的电能质量信号的可行性。与现有贪婪算法相比,BSMP无需稀疏度先验,可以用较快的速度和更高的压缩比以100%的概率实现成功重构。 展开更多
关键词 压缩感知 匹配追踪 重构算法 稀疏表示 电能质量
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基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法 被引量:7
15
作者 徐明华 李瑞 +2 位作者 路交通 蒙杉 龚幸林 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期282-290,共9页
压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入... 压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入一种约束矩阵,使地震数据的缺失满足或接近高斯随机分布;随机缺失的地震数据变换到稀疏域会产生很多与有效信号不相干的随机噪声,接着通过一种新的自适应阈值迭代算法可以很好地消除稀疏系数中的随机噪声干扰,经过逆稀疏变换即得到重构后的地震数据。Marmousi 2模型测试及实际地震资料处理均验证了该方法的可行性和有效性。重构缺失地震数据取得了较好的效果。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏变换 测量矩阵 重构算法 缺失地震数据
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基于多重解析字典学习和观测矩阵优化的压缩感知 被引量:7
16
作者 练秋生 王小娜 +1 位作者 石保顺 陈书贞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1162-1171,共10页
文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表... 文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表示.在图像重构过程中,首先在所有的子空间对每个图像块分别进行估计,然后根据稀疏表示最小误差准则获得每个图像块的最优估计.为了进一步提高图像重构质量,文中通过对不同子空间的图像块进行线性判别分析获得优化观测矩阵.实验表明文中算法可以实现高质量的压缩感知图像重构. 展开更多
关键词 稀疏表示 压缩感知 解析模型 解析字典 观测矩阵优化
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语音压缩感知研究进展与展望 被引量:10
17
作者 孙林慧 杨震 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第2期275-288,共14页
压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预... 压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能;重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析,并对语音压缩感知的应用进行了总结,最后对未来可能的研究热点进行了展望。 展开更多
关键词 压缩感知 语音压缩感知 稀疏表示 观测矩阵 自适应重构
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基于改进遗传算法的正交匹配追踪信号重建方法 被引量:5
18
作者 王国富 张海如 +1 位作者 张法全 徐婷 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期974-977,共4页
针对压缩传感现有重建算法的缺陷:重建速度慢,在给定迭代次数的条件下进行重建,缺乏自适应性等,提出了一种改进的遗传算法与正交匹配追踪算法相结合的方法来构造重建矩阵。首先采用改进的遗传算法从测量矩阵的列中以最优染色体的形式选... 针对压缩传感现有重建算法的缺陷:重建速度慢,在给定迭代次数的条件下进行重建,缺乏自适应性等,提出了一种改进的遗传算法与正交匹配追踪算法相结合的方法来构造重建矩阵。首先采用改进的遗传算法从测量矩阵的列中以最优染色体的形式选出与当前冗余向量最大程度相关的列,然后从测量矩阵中减去最优染色体部分并反复迭代,直到满足重建精度。实验结果表明,与现有的重建算法相比,在满足相同的重建精度条件下,该方法所需要的重建时间减少了5s左右,所需要的测量矩阵规模减小了约10%,而且能在待重建信号稀疏度未知时自适应地控制迭代停止时间。 展开更多
关键词 压缩传感 重建算法 正交匹配追踪 遗传算法 测量矩阵
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压缩感知的多重测量向量模型与算法分析 被引量:13
19
作者 王法松 张林让 周宇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第6期785-792,共8页
压缩感知(Compressed Sensing:CS)技术是信号处理领域中数据获取和重构的新方法,其在理论上保证了只要源信号在时域或某种变换域中具有稀疏性,可以以远低于Shannon/Nyquist采样定理的采样率对信号进行采样而不至于引起信息丢失,同时,还... 压缩感知(Compressed Sensing:CS)技术是信号处理领域中数据获取和重构的新方法,其在理论上保证了只要源信号在时域或某种变换域中具有稀疏性,可以以远低于Shannon/Nyquist采样定理的采样率对信号进行采样而不至于引起信息丢失,同时,还可以以高概率重构源信号。CS现有算法大都从单重测量信号中恢复稀疏信号源,即为单重测量向量(SMV)模型。而在实际应用中,存在大量的多重测量向量情形,从多重测量向量中恢复未知的具有相同稀疏结构的联合稀疏信号源的模型称为CS的多重测量向量(MMV)模型。本文首先对CS-SMV和CS-MMV模型的基本数学原理进行了详细介绍,讨论了两种情况下稀疏源信号恢复的存在性与唯一性,然后在此基础上重点对近年来出现的各种联合稀疏信号的恢复算法进行了综述,分析了各种算法的性能,较全面的讨论了MMV模型的应用前景。最后对CS-MMV模型的发展趋势进行了总结和展望。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 单重测量向量 多重测量向量 匹配追踪 贪婪算法
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基于压缩感知的多角度观测光声成像方法 被引量:4
20
作者 孙明健 冯乃章 +2 位作者 沈毅 马立勇 沈祥立 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2699-2705,共7页
在光声成像过程中,由于各种限制因素,往往只能完成有限角度的信号采集。采集到的不完备的信号会在图像重构过程中产生伪迹现象,丢失细节信息。基于光声图像的稀疏特性,提出了基于压缩感知的光声成像算法。该方法通过2个单阵元超声探测... 在光声成像过程中,由于各种限制因素,往往只能完成有限角度的信号采集。采集到的不完备的信号会在图像重构过程中产生伪迹现象,丢失细节信息。基于光声图像的稀疏特性,提出了基于压缩感知的光声成像算法。该方法通过2个单阵元超声探测器成角度采集光声信号,然后基于压缩感知重构算法进行光声图像重建并进行融合处理。仿真证明采用多个角度观测,选用合适的探头分布角度和测量矩阵可以有效弥补远场成像分辨率和减少测量次数,消除光声图像的伪迹现象,最终实现以较少的数据量和较简单的硬件设备实现高分辨率光声成像。 展开更多
关键词 医用光学 光声成像方法 压缩感知 多角度观测 测量矩阵 重建算法
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