引入梯度导引似p范数约束的稀疏信道估计算法

为克服l0和l1范数约束的最小均方算法在不同信道稀疏程度下对稀疏信道估计中出现的收敛性能起伏较大等缺点,提出一种新的似p范数约束的最小均方算法,通过在最小均方算法代价函数中引入p值可变的似p范数约束以适应信道的不同稀疏程度,并在验证代价函数凸性的基础上导出p值的梯度导引寻优。文中最后给出仿真实验及其讨论,实验结果表明了新算法的优越性。     

可适应稀疏度变化的非均匀范数约束水声信道估计算法

对于具有典型时频双重扩展特性的水声信道,利用其稀疏分布特性在估计算法中引入范数约束可提高信道估计性能。但当水声信道多径稀疏度变化时,经典的l₀或l₁范数约束由于缺乏对不同稀疏模式的适应性,将导致性能下降。通过引入非均匀范数约束自适应算法并对其进行收敛性分析,针对水声信道稀疏度变化利用该算法通过非均匀范数的形式提高适应性。不同接收深度水声信道的仿真及海上实验结果表明,该算法相对经典的l₀或l₁范数约束算法有较明显的性能改善。     

基于似零范数和混合优化的压缩感知信号快速重构算法

欠定系统(又称超完备系统)的稀疏信号恢复在压缩感知、源信号分离和信号采集等领域中被广泛研究. 目前这类问题主要采用l1范数约束结合线性规划优化或贪婪算法进行求解, 但这些方法存在收敛速度慢、 恢复精度不高等缺陷. 提出一种快速恢复稀疏信号的算法, 该算法采用一种新的近似l0范数代替l1范数构造代价函数, 并融合牛顿法和最陡梯度法推导出寻优迭代式,以获得似零范数代价函数的最优解. 仿真实验和真实数据实验结果表明, 与经典算法相比, 该算法在能提供相同精度、甚至更好精度的条件下, 收敛速度更快.     

基于独立分量分析和小波变换的膈肌肌电信号降噪

提出了一种基于独立分量分析(ICA)和小波变换的处理方法,用于去除膈肌肌电信号中的心电干扰.首先利用独立成份分析法从膈肌肌电信号分解出心电独立成份,并对该心电成份选择合适的高通滤波器加以滤除,其它为膈肌肌电信号的独立分量进行五尺度小波分解以去除含心电的近似分量,再对各层细节分量进行小波重构,然后将处理后的全部独立分量反射投影回原始信号空间,最后,对临床采集的5路膈肌肌电信号进行实验分析,并与传统ICA方法进行对比.结果表明本文方法有更好的降低心电干扰性能.