基于子空间的块稀疏信号压缩感知重构算法

块稀疏信号是一种典型的具有特殊结构的稀疏信号,在压缩感知问题中,针对块稀疏信号的特点,提出了一种基于子空间的块稀疏信号压缩感知重构算法.该算法每次迭代找到整个信号支撑块的估计,包含正确信号支撑块所在空间的一个子空间,然后计算残差,并在下一次迭代时,通过回溯思想和最小均方准则修正更新上一次找到的信号支撑块,最后直到残差为...     

采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法

压缩感知,通过测量矩阵将原始信号从高维空间投影到低维空间,然后求解优化问题,从少量投影中重构出原始信号,是一种有效的信号采集技术。块稀疏信号是具有特殊结构的稀疏信号,其非零值是成块出现的。针对该信号的特点,提出一种采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法。该算法每次迭代选择多个最大相关子块,然后更新块索引集,以及迭代余量,最后求广义逆运算重构出原始信号。仿真结果表明,相比于大多数的现有算法,本文算法重构概率较高,运行时间较短,复杂度较低。      

基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法

针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块,再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构,较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明,相比常用压缩感知方法,所提算法能明显减少运算时间,且能有效提高图像重构效果。     

1-Bit压缩感知盲重构算法

1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好,是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题,提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法,简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法,首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数,然后利用测试条件估计信号的稀疏度,最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明,该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建,并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。     

块稀疏广义正交匹配追踪算法

基于广义正交匹配追踪,提出了一种在压缩感知框架下,适用于任意块稀疏信号重构的算法。该算法以贪婪迭代为核心,在迭代过程中利用一种新的方法寻找非零块,达到了非零块估计方法优化的目的,提升了算法重构概率。理论分析表明在恰当的受限等距特性常数约束下,该算法能够保证重构原始信号。仿真实验从稀疏度、算法估计步长、测量值数目、迭代次数等方面证明了该算法的有效性与优越性。     

基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构

压缩感知(compressed sensing, CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组。针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit, CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matching pursuit, SWCoSaMP)算法。该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号。实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果。      

一种基于子频带匹配选择的宽带压缩频谱感知方法

基于压缩感知的宽带频谱感知技术能有效降低过高的采样率和频谱感知复杂度.为了增强频谱感知中频谱信号的重构性能,根据宽带频谱信号具有的块稀疏特性,利用宽带频谱子频带划分的边界信息,提出一种改进OMP(MOMP)子频带匹配选择的宽带频谱重构算法,该算法旨在减少传统的OMP算法在频谱重构中的迭代次数,增强频谱重构的稳定性.仿真结果表明,基于该算法的宽带频谱感知方法不仅提高了频谱重构的准确性,而且有效缩短了频谱重构时间,具有很好的宽带频谱感知性能.     

基于分治试探的盲自适应匹配追踪重构算法

压缩感知是一种针对稀疏可压缩信号进行压缩采样的信号处理新方法,针对现有稀疏度探测方法中探测次数较多的问题,基于分治思想提出了盲稀疏度自适应匹配追踪（BSAMP）算法,首先分治试探信号稀疏度,使得其估计值快速逼近真实值,然后通过自适应分组并扩充信号支撑域的方法,快速筛选出有效支撑,并通过弱匹配剪枝得到重构信号。可以在信号稀疏度未知的情况下,快速估计出信号的稀疏度并精确重构出原信号。仿真实验表明：在相同条件下,该算法的重构时间比其他同类算法短,且重构概率也大于其他同类算法。     

压缩感知信号盲稀疏度重构算法

研究压缩感知信号重构算法,提出了一种不需要精确知道信号稀疏度的先验知识,就能重构出目标信号的盲稀疏度迭代贪婪跟踪重构新算法.采用分段的方法来逐段估计、扩充目标信号的真实支撑域,并应用后向追踪思想,自适应地调整候选序列,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑域.理论分析与实验证明,算法性能超过了现有的迭代贪婪跟踪重构算...     

脉冲噪声环境下基于洛伦兹范数软阈值迭代的压缩感知算法

观测值受脉冲噪声干扰情况下,传统的压缩感知算法基本失效,基于洛伦兹范数的硬阈值迭代(LIHT)算法是有效途径,但是硬阈值迭代过程会误判信号支撑集,随着脉冲数目增加,算法性能明显下降。针对这一问题,提出了一种基于洛伦兹范数的软阈值迭代(LIST)压缩感知重构算法。利用洛伦兹范数有效约束脉冲噪声,引入信号稀疏度度量函数,采用梯度下降法降低重构信号的稀疏度,实现软阈值迭代,并通过拟牛顿法求解该模型,加快算法收敛,运算量与其他算法是同一数量级,数值仿真表明,重构信噪比优于LIHT算法。     

基于二项分布改进的宽带压缩频谱检测方案

宽带压缩频谱检测存在依赖稀疏度先验信息和信号重构时延较高的问题.因此,本文提出了一种高效可靠的宽带压缩频谱检测方案.首先,推导出了基于二项分布精确置信区间改进的稀疏度估计模型.其次,利用稀疏度估计上下界改进了稀疏度自适应匹配追踪算法.最后,提出了一种宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明,本文所提出方法可以同时精确的估计信号稀疏度的上下界,提高了频谱检测的效率和可靠性,加快了算法的收敛速度.     

A distributed compressed sensing approach for speech signal denoising

Compressed sensing, a new area of signal processing rising in recent years, seeks to minimize the number of samples that is necessary to be taken from a signal for precise reconstruction. The precondition of compressed sensing theory is the sparsity of signals. In this paper, two methods to estimate the sparsity level of the signal are formulated. And then an approach to estimate the sparsity level directly from the noisy signal is presented. Moreover, a scheme based on distributed compressed sensing for speech signal denoising is described in this work which exploits multiple measurements of the noisy speech signal to construct the block-sparse data and then reconstruct the original speech signal using block-sparse model-based Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) algorithm. Several simulation results demonstrate the accuracy of the estimated sparsity level and that this denoising system for noisy speech signals can achieve favorable performance especially when speech signals suffer severe noise.     

基于非局部相似性和交替迭代优化算法的图像压缩感知

压缩感知理论突破了信号带宽对奈奎斯特采样定理的限制,并且实现了在数据采样的同时进行压缩。目前压缩感知系统通常利用图像在某个变换域具有稀疏性的先验知识,从少量观测值中重构原始图像。本文利用图像像素的邻域结构信息及图像子块的相似性,将图像的非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中。结合图像的非局部相似性及其在变换域的稀疏性先验知识,提出了基于非局部相似性和交替迭代优化算法的图像压缩感知重构算法,该算法利用迭代阈值法和非局部全变差来交替迭代求解变换域的稀疏性优化问题和非局部相似性的优化问题。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。      

基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方案

宽带压缩频谱检测存在信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题.因此,本文提出一种高效的协作宽带压缩频谱检测方案.首先,推导了一种基于学习的稀疏度自适应预测模型.其次,设计了一种宽带频谱筛选算法.最后,提出一种协作宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明,自适应预测模型的拟合效果优于现有预测模型,并且所提检测方案也有效地降低了次用户采样率和频谱重构时延.     

Energy-based adaptive matching pursuit algorithm for binary sparse signal reconstruction in compressed sensing

Compressed sensing gains great attention in the field of signal reconstruction. In order to deal with some practical cases in which the sparsity levels are unknown, this paper proposes an energy-based adaptive matching pursuit (EAMP) algorithm for binary sparse signal reconstruction in the compressed sensing framework. The EAMP algorithm inherits the feature of the sparsity adaptive matching pursuit algorithm, which increases the estimated sparsity level when the energy of the observation residue increases. Meanwhile, the proposed algorithm introduces the measurement vector into the signal reconstruction process. It uses two kinds of step sizes to increase the estimated sparsity level when the energy of the estimated candidate signal is less than half of that of the measurement vector. The experimental results indicate that the proposed EAMP algorithm provides better reconstruction performance than other greedy algorithms.     

Joint sparse model based data reconstruction algorithm for wireless sensor network

The data of wireless sensor network has strong joint sparse characteristics,by utilizing compressed sensing theory,compressed data by joint encoding,and then reconstructed the data by joint decoding,the sensed data can be gathered with low computational cost.A synchronous subspace pursuit algorithm based on joint sparse model and com-pressed sensing theory was proposed.By utilizing the sparsity of the sensed data,it selected the correct joint subspace and reconstruct the original signal group accurately with fewer observations in a backtracking iterative manner.Com-pared with SCoSaMP algorithm and SP algorithm,the proposed algorithm presents better data reconstruction perform-ance under the conditions of different sparsity and sampling rate.     

基于正交匹配追踪算法的语音信号重构研究

压缩感知理论是近年来提出的一种新兴的基于信号稀疏性的采样理论。正交匹配追踪算法是其中一种典型的重构方法,文中针对语音信号重构中存在的不足,采用正交匹配追踪算法对语音信号进行信号重构,相比于传统的压缩感知的重构算法更加地适用于对含噪语音、重构语音质量会更高,去噪效果也会更明显。为语音信号CS性能的基础性的研究提供了参考。