基于确定性测量矩阵的心电信号压缩采样算法研究

远程心电监测治疗中心电压缩技术至关重要。论文介绍了压缩采样理论的原理，根据确定性矩阵在压缩采样理论硬件实现上的优势，构造了一种多项式确定性矩阵，与块稀疏贝叶斯框架算法相结合，并在此基础上，对多项式确定性矩阵 QR 分解进行优化，实验表明：该矩阵可以满足实时高精度重建信号的要求，优化后的矩阵更进一步提高了算法性能。  

基于压缩感知的水声数据压缩与重构技术

在水声信号处理中,数据量大造成的数据处理压力不容忽视。为了有效地提取水声数据中的有用信息,同时缓解数据量大带给水声数据传输的压力,研究压缩感知（Compressed Sensing,CS）的基本原理及其关键技术,综述了CS理论框架并着重介绍了稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面。通过仿真实验表明了压缩感知技术能够有效地用于模拟数据的压缩与重构。重点对水声舰船噪声信号进行了基于CS的压缩与重构仿真实验,验证了压缩感知技术运用于水声数据处理的有效性,从而达到提高水声数据传输速率的目的。  

高斯随机测量矩阵的研究

只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,压缩感知理论便可在信号采样的同时对其进行高效的压缩,该理论中选择合适的测量矩阵对信号的获取和重建精度起着关键作用。文章通过阈值处理的方法在高斯随机测量矩阵中引入零元,形成一定稀疏结构的高斯随机测量矩阵,使得非零元个数减少到原高斯矩阵的1/2~1/16,甚至更少,有利于数据的存储和传输。仿真实验表明,优化后的测量矩阵不仅保证了信息原有的重建效果,而且降低了程序运行时间,使得信息的重建速度加快。  

坐标转化原理及其在工程测量中的应用

本文根据丰城剑邑大桥的工程实践，对本桥主桥直线段桥梁坐标放样的坐标转换实践，结合理论分析，得出适合与同理类型桥梁坐标放样基本理论公式。  

二次曲线运动轨迹恢复的新方法

研究了摄像机和景物同时运动时三维结构的重构问题，即从运动物体在多幅图像上的测量值重构物体在三维空间中的运动轨迹。这里的摄像机可以是一个移动的摄像机，也可以是由空间中多个不同位置的摄像机组成的集合。这个问题首先由AShashua等提出并定义为“轨迹三角形法”。在关于运动轨迹的某些约束条件下，他们恢复了物体在三维空间中的运动轨迹。这里提出一种基于“测量矩阵”的秩5约束的新方法，这种方法只要求解一个单变量高次方程组，没有用到优化问题，因此是简单、直接的。虽然讨论的运动轨迹是二次曲线，但它也可以方便地推广到运动轨迹为高次多项式曲线的情况。