【摘 要】
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由于受到传输接口效率、芯片处理速度、存储器容量等限制,超高速数据采集系统在实现过程中面临着海量数据的传输与实时存储等问题。针对上述问题,本文基于压缩感知（CS）理论,提出了一种基于压缩感知的数据压缩方法与FPGA硬件实现,并对压缩感知重构算法中的正交匹配追踪（OMP）类算法进行了深入研究。本文的主要研究内容如下:首先,本文在压缩感知理论的基础上,根据压缩感知通过非自适应性的线性投影运算得到测量值这
【基金项目】
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国家重点研发计划项目——微弱电信号精密检测及高速数据处理技术中的课题三:超高速并行采样、并行触发定位与存储同步等关键技术研究,项目编号为2018YFB2003303
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由于受到传输接口效率、芯片处理速度、存储器容量等限制,超高速数据采集系统在实现过程中面临着海量数据的传输与实时存储等问题。针对上述问题,本文基于压缩感知（CS）理论,提出了一种基于压缩感知的数据压缩方法与FPGA硬件实现,并对压缩感知重构算法中的正交匹配追踪（OMP）类算法进行了深入研究。本文的主要研究内容如下:首先,本文在压缩感知理论的基础上,根据压缩感知通过非自适应性的线性投影运算得到测量值这一思想,对数据采集系统中的采样数据进行压缩,并采用Verilog HDL语言及VIVADO软件完成数据压缩方法的FPGA硬件电路设计,仿真结果验证了硬件设计的正确性与有效性。其次,本文基于OMP类算法的理论与仿真分析,提出了一种改进算法,称为预选分段正交匹配追踪（PSt OMP）算法,该算法需对满足阈值要求的预选原子进行固定步长数的二次选择。与其他传统的匹配追踪算法相比,改进算法可以在不知道信号稀疏度的前提下恢复原始信号。仿真结果表明PSt OMP算法可以获得相比于分段正交匹配算法更高的重构准确率,并且算法重构时间远低于稀疏度自适应算法。最后,针对PSt OMP算法的重构效果容易受到参数影响的问题,利用粒子群优化算法求解最优参数,使得PSt OMP算法的重构性能得以提高,通过大量的仿真实验,给出了PSt OMP算法在不同条件下参数的最优值以及推荐选取范围,并验证了参数优化方案的可行性。
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