【摘 要】
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作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
【出 处】
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第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会
论文部分内容阅读
作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法.该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输.解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号.仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显.
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