基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法研究

随着我国铁路的高速发展,轨道移频信号的检测译码技术受到广泛关注;然而实际采集的轨道移频信号不可避免地会混入大量的背景噪声和干扰,因此译码前需要去噪以提高译码的准确性;提出一种基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法,利用移频信号特点构建过完备原子库,采用粗细二阶段匹配追踪算法实现移频信号的噪声去除;将文章算法应用到主流的ZPW-2000轨道移频信号中,结果表明,该算法具有比小波阈值、经验模式分解算法更好的去噪性能,能够有效地去除低信噪比移频信号的噪声,且去噪后译码信噪比可提高10 dB,另外,采用粗细二阶段原子搜索算法显著降低了匹配追踪的运算量,满足实时性要求。     

基于匹配追踪的拉曼光谱信号重构算法

拉曼光谱技术是一种高灵敏度、无损伤、振动分子光谱技术,在医药、生物、分析化学等诸多领域有着重要的作用。然而,由于拉曼散射强度低,实际测得的拉曼信号容易被噪声所污染。特别是在较短的曝光时间,收集到的拉曼光谱的信噪比很低。因此,提出了一种基于匹配追踪算法的信号重构方法,用于提取低信噪比的拉曼信号。该方法首先通过阈值循环迭代的方法在平均谱上找出特征峰的位置、估计峰的区间。根据峰的位置区间等信息,用高斯密度函数生成字典。在噪声谱上,根据特征峰位置和区间,将其区分为有信号区间和无信号区间,在有信号区间上利用匹配追踪算法重构被噪声所掩盖的拉曼信号。该算法不仅能够很好的逼近掩盖在噪声中的拉曼信号,且在重构信号的过程中也会对基线进行扣除,无须作基线校正处理。在仿真和实验中对该算法与常规算法进行了比较,结果证明,该算法在低信噪比条件下能够较好的恢复拉曼信号。该算法不同于传统光谱去噪算法,能同时对拉曼光谱进行了基线扣除以及噪声的处理,且能取得较为理想的结果,不需要使用不同的算法对基线和噪声分别处理。其次,在算法上我们创造性地将匹配追踪算法用于拉曼光谱信号的稀疏逼近求解。     

改进的正交匹配追踪的语音增强算法*

为了提高传统正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP ）算法的语音增强性能和运算速度,本研究基于稀疏编码理论,提出了一种改进的OMP算法的语音增强算法。其一,将K-奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法与OMP算法相结合,通过设置能量阈值的方法,提高OMP算法的语音增强性能;其二,通过改进传统OMP算法中信号稀疏逼近的计算方法,提高算法的运算速度。改进的OMP算法的语音增强算法与传统K-SVD语音增强算法相比,采用PESQ评价增强语音的质量,NCM评价语音的可懂度。在NCM的值基本保持不变的情况下,PESQ的值平均提高约12.47%,取得了更好的增强效果。取得了更好的增强效果。改进的OMP算法的运算速度与传统OMP算法相比提高近一倍。     

兰姆波检测信号的匹配追踪时频分析

为有效去除兰姆波检测信号中的冗余信息和识别多个模态,应用匹配追踪方法对兰姆波信号进行处理。在Chirplet原子基础上添加弯曲算子进行改进,以更好地匹配频散和多模式兰姆波信号的特征。由改进的Chirplet原子组成过完备字典,使用基于遗传算法的匹配追踪(GAMP)信号稀疏分解方法,从过完备字典中选出与待分析信号相匹配的最佳原子,利用最佳匹配原子和对应的分解系数进行信号重构和时频分析。研究结果表明,改进后的Chirplet原子更能反映出兰姆波信号的非线性时频变化特征,得到的时频分布与频散曲线的弯曲特性能很好的吻合。采用改进后的Chirplet原子匹配追踪方法可以获取更加精确的走时信息,为后续兰姆波损伤定位成像奠定基础。     

基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5～1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法.     

基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5~1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法.     

一类激波问题的间接匹配解

研究了一类非线性奇摄动方程的激波问题.利用间接匹配法，构造出激波在区间内的激波解. 关键词： 非线性方程 激波 间接匹配     

正交匹配追踪算法的近红外光谱定量分析

压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构.针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OM PBVS...     

改进的正交匹配追踪图像快速重建算法

传统采样需要的采样间隔小,当信号过长时会增加采样量,消耗过多的时间,占用更多的存储空间。提出了以Daubechies小波变换基作为稀疏变换基,用高斯随机矩阵作为观测矩阵,采用基于Dice匹配准则的正交匹配追踪算法作为恢复算法对图像进行重建。在分析了正交匹配追踪算法的特点后,提出了一种基于Dice匹配准则的改进的正交匹配追踪算法。该算法在原子匹配过程中将几何平均值用算术平均值替代,使重要成份在向量中的作用更加突出,能更准确地从字典中挑选出与残差向量最匹配的原子。仿真结果表明,该算法在相同的观测条件下,能减少重构误差,可将图像的重构质量提高2%左右,重构概率提高7%左右,有较高的应用价值。     

基于自适应分块金字塔匹配核的特征提取算法

为实现全景视场下人体行为特征的有效提取,在原始形状上下文特征匹配算法的基础上,提出一种基于自适应分块思想的金字塔匹配核算法.结合光学成像原理及全景视场下人体投影特点,计算图像二阶中心矩对人体轮廓主轴方向进行补偿.然后对轮廓点进行均匀采样,对各采样点提取形状上下文特征,在匹配过程中分析高维特征空间中采样点的分布特点,采用自适应分块的思想对金字塔匹配核函数的收敛策略进行改进,根据各维度上数据的分布范围自适应地调整收敛系数,以保证各个维度上的点集收敛速度一致.最后通过室内摔倒检测实验来验证算法的可靠性,使用K均值聚类方法进行识别,识别率可达92.9%.该特征提取算法为智能监控系统的稳定性提供了保障.     

基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测方法

提出了一种基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测算法。通过学习序列图像内容而构建的空时联合字典能同时刻画目标或背景的形态特征和运动信息;利用多元高斯运动模式从空时联合字典中提取出目标空时字典和背景空时字典,目标空时过完备字典描述移动的目标,背景空时过完备字典表征背景噪声。将连续多帧图像在空时联合字典上进行稀疏分解,然后分别利用目标空时字典和背景空时字典中的最大稀疏系数及其空时原子重构信号,获取重构残余能量差异来区分目标和背景。试验结果表明,由同源的空时字典重构的残余能量小,而由异构的空时字典恢复的残余能量大,该方法不仅能提高序列信号表示的稀疏度,还能有效提高小运动目标的探测能力。     

基于极线局部校正的特征匹配方法

针对利用多视图像进行目标三维测量、结构重建时在极线约束下对直接区域灰度相关进行同名特征匹配常常失效的问题,提出了一种基于极线局部校正的特征匹配算法。介绍了极线约束匹配的原理,分析了相关方法在极线约束匹配中的缺陷以及在多种像机位姿配置下的图像特征间的约束关系,在此基础上提出了一种极线局部区域校正的方法,对待匹配区域进行校正使自动相关匹配能有效执行,结合最小二乘匹配得到了高精度的匹配结果。实验结果证明了新算法的有效性,大大提高了自动匹配的可靠性、速度和精度。     

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点，对基于灰度相关的2类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ML距离法，提出动态调整阈值的方法，既保证了匹配精度，又避免了局部噪声的影响；相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明：改进后的算法，在保证一定匹配精度的条件下，匹配速度大大提高，能够满足实际应用中的实时性要求。     

一种基于自适应权值的立体匹配方法

提出了一种新的自适应权值的立体匹配方法,在匹配中无需逐像素确定其支持窗口的尺寸。首先根据像素间的相似性和邻近性对匹配窗口内每一像素的支持权值进行调整,使与待匹配点位于同一区域的像素权值增大,然后在匹配的代价函数中引入视差平滑性约束项,从而获得最终视差。在Middlebury提供的标准图像上进行了测试。实验结果表明,该方法可以获得良好的视差图。     

基于小波包变换的复合材料超声波检测信号特征提取

本文以碳纤维复合材料常见缺陷分层、孔隙、疏松的超声波检测缺陷信号为研究对象，对超声波检测信号进行小波包变换，提取包含信号绝大部分能量的近似系数波形特征及细节系数的统计量作为样本的特征值。应用BP神经网络分类器进行分类识别验证，取得较好的识别效果。该方法能以较小的特征维数表征原始信号特点。     

基于SIFT匹配的全局运动估计方法

提出了一种基于SIFT(Scale invariant feature transform)匹配的全局运动估计算法.在SIFT初匹配的基础上,对每一个原始匹配特征点,利用所在尺度的邻域灰度信息,对其加权平均后再进行匹配,进而去除误配点.精炼后的匹配点集合作为求解全局运动参数模型的对应数据,采用最小二乘法计算模型参数.在...     

RETRACTED: Feature extraction from hyperspectral data under the support of fractal signal algorithm

This article has been retracted.     

一种基于仿射不变区域约束的立体匹配算法

针对现有立体匹配算法匹配速度的不足,提出一种基于区域约束的快速立体匹配算法。选取4对稳定的特征点作为初始匹配点对,在左右图像中分别构建四边形,然后将四边形划分成4个三角形,以每个三角形对为待匹配区域,利用仿射不变性进行区域内特征点匹配。获得特征点匹配对后,再以每个特征点为中心进行开窗,利用传统的基于灰度信息的方法进行精度验证。实验表明,该算法在保证一定精度的情况下能获得较高的匹配速度,可满足实时性要求。     

一种改进的块匹配运动目标识别算法

鉴于传统的块匹配法在图像特征提取、匹配以及搜索等方面有诸多不足,复杂的边缘提取处理与基于灰度的匹配准则都使得系统的处理速度与精度降低,为了使识别处理更加快速精确,提出了一种改进的块匹配识别算法。通过拉普拉斯算子对图像特征进行增强,提高图像的特征信息;实验表明,针对320像素240像素大小的图像,改进算法的特征增强计算时间在Matlab中平均约为0005 4 s。