基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法

针对风电机组滚动轴承故障信号的非平稳、强噪声污染等导致的有效冲击特征难以检测的问题,提出了一种基于相关正交匹配追踪(COMP)算法的稀疏故障诊断方法。基于COMP算法,在每次迭代后,首先根据内积大小依次计算原子与残差的相关系数,将相关系数最大的原子与其他符合条件的原子合并,将合并后的原子作为一个新原子;然后,利用这些新原子重新构成一个与信号相关度较强的新字典,对信号进行稀疏表示;最后,通过分析稀疏表示结果的包络谱实现滚动轴承故障的准确诊断。由于该方法重构的新原子与残差的相关性较强,因此只需较少的迭代次数就可得到较高的稀疏表示精度。仿真试验和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。

基于分类冗余字典稀疏表示的图像压缩方法

JPEG和JPEG 2000标准在高压缩率条件下解压缩得到的图像会出现失真,利用冗余字典的稀疏表示可以在高压缩率下获得较高质量的解压缩图像,但单一的冗余字典表示不能充分反映图像结构。针对上述问题,提出一种利用分类冗余字典进行稀疏表示从而实现图像压缩的方法。利用KSVD方法训练平滑和细节2类冗余字典,根据字典原子与图像信号相关系数和表示误差的关系,通过改进的正交匹配追踪算法对图像进行稀疏表示,分别得到平滑表示系数和忽略较小取值的细节表示系数,将这些系数及其对应字典原子的索引值进行量化编码,完成图像压缩。实验结果表明,与JPEG、JPEG 2000以及基于单一冗余字典的方法相比,该方法在高压缩率条件下可以获得视觉效果更好的解压缩图像。

基于二维压缩感知的定向遥感和变化检测

基于高斯测量矩阵的一维压缩感知测量数据不仅能很好地保持稀疏信号的能量信息,也能够很好地继承稀疏信号的方向信息.但是在一维压缩感知模型中方向信息无法应用于稀疏信号的重构和检验.针对遥感影像中变化区域稀疏的特点提出了二维压缩感知模型.并利用能量和方向信息构建了基于二维压缩感知的稀疏信号重构算法(2DOMP).理论分析和实验结果证明,2DOMP算法的信号重构能力更强.同时根据压缩感知恢复稀疏信号只需要很少测量数据的特性提出了定向遥感和定向变化检测的概念.

基于运动估计与回溯自适应正交匹配追踪的视频压缩传感

为了解决传统视频压缩传感方法中对视频逐帧单独重构所产生的图像模糊,将压缩传感理论与MPEG标准视频编码的相关技术相结合,提出了一种基于运动估计与运动补偿的视频压缩传感方法,以消除视频信号在空域和时域上的冗余。该方法在充分考虑视频序列时域相关性的同时,首先对视频图像进行前、后向和双向预测和补偿,然后采用回溯自适应正交匹配追踪(BAOMP)算法,对运动预测残差进行重构,最后实现当前帧的重构。实验结果表明,该方法较逐帧重构的视频图像质量有较大改善,且可获得更高的峰值信噪比。

一种基于正交匹配追踪的水下目标相关检测方法

相关检测是一种常见的水下目标检测方法,其性能易受到空间相关性衰减的影响。针对水下信号空间相关性衰减导致常规相关检测方法性能下降的现象,提出了一种基于正交匹配追踪的水下目标相关检测方法。该方法利用接收信号在字典原子上的稀疏表示特性,利用正交匹配追踪方法从过完备字典原子集合中选取尽可能少的字典原子来恢复接收信号;在恢复过程的同时通过设定阈值保留信号的本质特征并舍去易受环境扰动和噪声影响的小特征成分,起到改善接收信号的空间相关性,提高空间相关性衰减情况下相关检测方法性能的作用。研究表明,稀疏重构可以消除环境扰动和噪声干扰的影响,有效地恢复信号的空间相关特性;该方法检测性能明显优于传统相关检测方法。利用蒙特卡罗实验对所提检测方法的有效性进行仿真验证。

基于压缩感知的人脸识别方法

基于稀疏重构的分类方法具有较好的识别效果,但计算复杂度高。为此,提出基于压缩感知的人脸识别方法 COMP,将L1范数最小化重构算法替换成正交匹配追踪(OMP)算法,以降低复杂度,并在OMP中引入模式类别信息,使该方法具有更强的分类能力。基于YaleB人脸库的实验结果表明,COMP在低维度时识别率高于OMP。

基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法

针对高光谱图像邻近波段相关性强的特点,结合粒子群优化算法的快速寻优能力,提出一种基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法。将高光谱图像分组为参考波段图像和普通波段图像,参考波段图像采用粒子群寻优找到最优原子,实现稀疏分解。普通波段图像的最优原子由两部分构成,一部分原子从参考波段图像的最优原子继承而来,继承个数由普通波段图像与参考波段图像的谱间相关性确定,其余原子则由粒子群搜索得到。对高光谱数据集进行稀疏分解,验证算法的分解效率,结果表明,在重构图像精度相当的条件下,稀疏分解速度比正交匹配追踪算法快约18倍。