【摘 要】
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压缩感知采样理论利用了信号的可压缩性质,在远低于奈奎斯特频率的采样率对模拟信号采样,也同样能精确的恢复原始信号.由于语音信号在小波变换下的稀疏特性,可以采用小波基作为恢复算法中的稀疏表达基.同时,考虑到信号的小波分解系数在不同尺度之间特有的树形结构,本文提出了基于小波树结构的语音信号压缩感知恢复算法.通过实验对比,可以发现本文提出的算法在较低的采样率下具有比一般恢复算法更好的恢复效果,在较高的采样
【机 构】
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武汉大学电子信息学院信号处理研究室,湖北省武汉市 430079
【出 处】
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2010年通信理论与信号处理学术年会
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压缩感知采样理论利用了信号的可压缩性质,在远低于奈奎斯特频率的采样率对模拟信号采样,也同样能精确的恢复原始信号.由于语音信号在小波变换下的稀疏特性,可以采用小波基作为恢复算法中的稀疏表达基.同时,考虑到信号的小波分解系数在不同尺度之间特有的树形结构,本文提出了基于小波树结构的语音信号压缩感知恢复算法.通过实验对比,可以发现本文提出的算法在较低的采样率下具有比一般恢复算法更好的恢复效果,在较高的采样率下也可以具有和传统恢复算法相当的恢复效果.
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