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压缩感知技术突破了奈奎斯特准则的局限性,在图像处理方面有着广泛的应用。在精典TV重构算法的基础上通过对测量矩阵与迭代过程加以改进,以测量值基本逆变换(IY)作为迭代初值的IY-TV重构算法;TV算法有利于去除信号的中噪声,在迭代过程中与IY变换图像差值相联合重建原始信号。测量矩阵直接影响图像的重构质量,设计与该算法相适应的测量矩阵以提取更多的基本信息。实验表明,该算法可以在较低采样率时,同样重构出较高的图像质量。 相似文献
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针对支撑集未知且变化时的稀疏信号的重构问题,本文基于卡尔曼滤波思想,结合压缩感知算法,给出了一种改进的卡尔曼-压缩感知(Modified Kalman Filter Compressive Sensing,MKFCS)信号重构算法,该算法首先利用Kalman滤波获得信号残差的有效估计,然后根据残差变突情况,用改进的CS算法估计突变位置以确定信号的新的支撑集,最后用最小二乘方法重构信号,从而自适应的实现支撑集未知且变化的稀疏信号的重构。最后对所改进的通过重构精度、重构误差、稳健性等方面进行了仿真,仿真结果表明所提算法重构信号具有需要量测个数少、重构精度高、鲁棒性强等特点。 相似文献
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一种新的基于压缩感知理论的稀疏信号重构算法 总被引:1,自引:4,他引:1
针对基于l1范数优化的稀疏信号重构算法需要的观测样本数较多,本文以lp范数最小化为目标,结合传统的罚函数(PF)优化思想,给出了基于PF的lp范数迭代重构算法,需要的观测样本数大大低于基于l1范数的优化计算需求,并通过数值实验表明该算法对稀疏信号具有较优的重构效果. 相似文献
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本文提出一种利用自适应次梯度投影算法(Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM)进行压缩感知(Compressed Sensing,CS)信号重构的方案。APSM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性。 相似文献
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基于压缩感知的频谱感知方法可以较低的采样速率快速获取信号,并利用获得的稀疏数据样本来判断信道的占用情况。然而,压缩感知技术中信号重构算法的复杂度很高,难以满足无线通信中的实时性要求。本文提出一种基于预测的差分信号压缩感知算法,该算法利用信道占用时间上的相关性,建立了一种信道占用情况的预测模型,依此模型预测出信道占用的变化情况;基于预测结果,在重构信号时可减少频点的搜索范围,两次降低重构算法的运算量。仿真结果表明,在保证感知性能的前提下,新算法可大幅降低迭代次数,减少算法复杂度。 相似文献
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迭代重建算法是一种经典的CT图像重建算法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,文中利用压缩感知理论提出了一种改进的基于图像全变差最小的迭代重建算法。该算法在迭代的不同阶段对迭代初始值做不同处理,并在每次迭代结束后采用梯度下降法调整全变差。实验结果表明,该算法不但提高了图像重建质量,同时也加快了迭代图像的收敛速度。 相似文献
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压缩感知理论提供了一种全新的信号获取方式:引入信号的稀疏性,利用少量观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构.构建快速、稳定的重构算法是压缩感知理论的主要研究方向之一.为了解决子空间追踪算法依赖于稀疏度的先验信息和重构质量较差的问题,提出一种改进的自适应子空间追踪算法.算法在选择原子的过程中,引入弱选择标准自适应地选择初始候选集,接着通过正则化过程对初始候选集中的原子进行筛选,算法在选择最终支撑集过程中,可以自适应调节支撑集原子个数.应用一维随机信号和二维图像进行重构实验,测试算法的稳定性、重构精度和重构时间,与正交匹配追踪算法、子空间追踪算法、正则化正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法进行对比实验,实验结果表明所提算法可以实现信号的高精度重构,重构稳定性和重构精度与同类算法相比有明显提升. 相似文献
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Fasong Wang Rui Li Zhongyong Wang Jiankang Zhang 《Circuits, Systems, and Signal Processing》2016,35(9):3192-3219
The model of inherent connection between underdetermined blind signal separation and compressed sensing (CS) is analyzed first; then, the mathematical model of underdetermined blind signal reconstruction is built using CS. More specifically, the mixing matrix is estimated by exploiting the wavelet packet transform and k-means clustering methods up to permutation and scaling indeterminacy, and then, the measurement matrix and the measurement equation are obtained. To reconstruct the underdetermined sparse source signals, the proposed semi-blind compressed reconstruction algorithm is derived based on the blind signal reconstruction model and compressive sampling matching pursuit (CoSaMP) method. Our simulation results demonstrate that the proposed scheme is effective, irrespective of artificial data or real data. Moreover, the proposed scheme can be adjusted for different applications by modifying the mixing matrix estimation method and CoSaMP method with respect to the correspondence conditions. 相似文献
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压缩感知理论为IR-UWB信号的低速采样接收提供了新的思路,但现有的低速率压缩采样架构大都理想化了量化过程。该文充分考虑量化噪声的实际影响,拟设计出抗噪性强的IR-UWB接收信号重构方法。基于对压缩采样值中噪声分布特性的分析,修正了信号重构模型,并通过仿真对比了DS (Dantzig-Selector)法求解和传统重构算法求解的性能差异。在此基础上,提出了一种在DS和SP (Subspace Pursuit)算法中自适应选择的信号重构方法(联合DS-SP)。仿真结果表明,联合DS-SP以折中于DS和SP之间的复杂度在不同噪声情形下获得了最优的重构性能,且相对经典重构算法有较大的性能提升,为压缩感知框架下的IR-UWB接收机数字后端提供了一种新的信号重构策略。 相似文献
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压缩传感理论允许以低于奈奎斯特定理规定的采样频率对信号进行采样并重构.近年来,压缩传感信号重建的研究大多用软件实现.文中设计一种基于FPGA的OMP重构算法的硬件实现,使用QR分解求解矩阵的伪逆.仿真结果表明应用FPGA得到的重构信号逼近原信号,且重建速度快.基于FPGA的压缩传感信号重建,减少了信号重构所需的时间,推进了压缩传感进入实际应用的进程. 相似文献
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本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解.在算法求解的过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法. 相似文献
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基于矩阵分解的压缩感知算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
奈奎斯特采样定律是长久以来具有指导意义的经典信号处理技术,它提出信号在采样过程中,当且仅当采样率大于信号带宽的2倍时,才能精确重构信号。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理对信号采样率的限制,以更低采样率采样信号,并通过适当的重构算法恢复信号。文中以压缩感知理论为基础,结合目前广泛采用的正交匹配追踪算法,基于矩阵分解思想,提出2种改进算法,在运算复杂度方面取得优化,并且满足信号处理时对重构精度的要求。 相似文献