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稀疏表示在信号处理的许多方面都有着重要的作用,但是其计算量巨大难以应用在实时信号处理上.本文使用粒子群优化算法实现基于正交匹配追踪算法(OMP)的信号稀疏分解,粒子群算法能有效寻找OMP分解每一步中的最优原子,OMP是对匹配追踪算法(MP)的改进,收敛效果更好.实验结果验证了此算法的有效性. 相似文献
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信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法,也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的,但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大。基于利用MP(Matching Pursuit)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP 过程中每一步分解的最佳原子。并针对基本遗传算法存在的未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种改进算法,实验结果证实了改进算法的有效性。 相似文献
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心电信号的稀疏分解能得到稀疏表示形式,便于心电信号的压缩、波形检测识别等.但稀疏分解计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单易于实现,且搜索效果好,已在很多实际应用中得到验证.把粒子群优化算法用于心电信号稀疏分解的最优匹配原子的搜索,用这种群体智能优化搜索算法代替全局搜索能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用.实验结果表明,该方法切实可行. 相似文献
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信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。 相似文献
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针对在分析高阶多项式相位信号(PPS)时,Wigner—Ville分布(WVD)的交叉项使得时频分布图变得难以解释,为了提高信号计算速度和数据提取精度,采用基于匹配追踪(MP)算法的信号稀疏分解来抑制交叉项,但是稀疏分解计算量大,难以应用在实时信号处理。将粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,可以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求。计算机仿真结果证实了方法的有效性。 相似文献
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阻碍信号稀疏分解运用于信号处理产业化的主要原因,是由于信号的稀疏分解的计算量十分巨大。利用基于Matching Pursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)相结合,快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子,最后再利用原子的特性进一步的优化。实验结果表明,该算法提高了信号每一步MP分解中寻找最佳原子的能力,并由此提高了信号稀疏分解的速度。 相似文献