基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法

结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程。该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩。文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度。最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果。仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性。

近Nyquist频率情况下的数字化陷波器设计方法研究

为解决陷波中心频率接近Nyquist频率时常规离散化方法引起的陷波滤波器性能退化问题,提出一种改进的零极点匹配离散化方法。通过修正连续域滤波器的阻尼比至一个受约束的期望值,使离散化后的结构滤波器的频率特性和连续域设计结果一致。通过计算机数值计算解特定的约束不等式,获得了期望阻尼比的数值解,避免了求解复杂超越方程的困难。通过数字仿真,验证了弹体弹性模态频率摄动情况下的数字滤波器性能。仿真结果表明,改进零极点匹配离散化的方法有效消除了近Nyquist频率情况下现有离散化方法的缺点。