【摘 要】
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本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论对其进行压缩采样和重构.CS中的梯度追踪（Gradient Pursuit,GP）算法因计算量小,迭代硬阈值（Iterat
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,“宽带无线通信与传感网技术”教育部重点实验室
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本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论对其进行压缩采样和重构.CS中的梯度追踪（Gradient Pursuit,GP）算法因计算量小,迭代硬阈值（Iterative Hard Threshold,IHT）算法因实现简单,被广泛用来重构信号.针对压缩感知理论中的GP算法的支撑集在每次迭代时仅增加一个元素,以及该算法每步迭代时仅经过一次沿负梯度方向搜索求得的解可能不是最优解的问题,本文提出了语音重构的硬阈值梯度追踪（Hard Threshold
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