【摘 要】
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压缩感知理论颠覆了传统的奈奎斯特采样定理,提出了一种将信号采样与压缩过程合二为一的信号采集方法.其采样于压缩过程实质是线性观测的过程.音频信号在压缩采样过程中要完成高维矩阵运算,利用传统的压缩感知观测矩阵如高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵对音频信号压缩采样的时间复杂度、空间复杂度较高,难以在计算、存储资源有限的硬件设备上实现.针对该问题,本文针对音频信号设计了一种以伯努利矩阵为基础的观测矩阵,并对该矩阵的观测性能及信号重建效果进行了仿真分析,分析表明该矩阵能以高概率满足RIP性质,且观测性能及重建效果与高斯随
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压缩感知理论颠覆了传统的奈奎斯特采样定理,提出了一种将信号采样与压缩过程合二为一的信号采集方法.其采样于压缩过程实质是线性观测的过程.音频信号在压缩采样过程中要完成高维矩阵运算,利用传统的压缩感知观测矩阵如高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵对音频信号压缩采样的时间复杂度、空间复杂度较高,难以在计算、存储资源有限的硬件设备上实现.针对该问题,本文针对音频信号设计了一种以伯努利矩阵为基础的观测矩阵,并对该矩阵的观测性能及信号重建效果进行了仿真分析,分析表明该矩阵能以高概率满足RIP性质,且观测性能及重建效果与高斯随机矩阵相当,但大大节约了计算量和计算时间.
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