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基于GA和原子特性的信号稀疏分解
被引量:
14
1
作者
尹忠科
王建英
Pierre Vandergheynst
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期58-61,共4页
信号稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但是求得信号稀疏表示的稀疏分解计算量十分巨大,是阻碍其实时应用的主要因素。本文研究基于MatchingPursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步...
信号稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但是求得信号稀疏表示的稀疏分解计算量十分巨大,是阻碍其实时应用的主要因素。本文研究基于MatchingPursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子。根据稀疏分解中使用原子的特性,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种优化方法。算法的有效性为实验结果所证实。
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关键词
信号处理
稀疏表示
稀疏分解
MATCHING
Pursuit(MP)
遗传算法(GA)
下载PDF
职称材料
题名
基于GA和原子特性的信号稀疏分解
被引量:
14
1
作者
尹忠科
王建英
Pierre Vandergheynst
机构
西南交通大学计算机与通信工程
学院
瑞士联邦技术学院信号处理实验室
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期58-61,共4页
基金
国家留学基金(20013048)
教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2004]527号)
四川省应用基础研究项目(04JY0290592)资助
文摘
信号稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但是求得信号稀疏表示的稀疏分解计算量十分巨大,是阻碍其实时应用的主要因素。本文研究基于MatchingPursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子。根据稀疏分解中使用原子的特性,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种优化方法。算法的有效性为实验结果所证实。
关键词
信号处理
稀疏表示
稀疏分解
MATCHING
Pursuit(MP)
遗传算法(GA)
Keywords
signal processing
sparse representation
sparse decomposition
Matching Pursuit (MP)
Genetic Algorithms (GA)
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA和原子特性的信号稀疏分解
尹忠科
王建英
Pierre Vandergheynst
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
14
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