光滑lp范数压缩感知图像重构优化算法

针对已有压缩感知重构算法重构精度不高、消耗时间长的问题,在研究[lp]范数和光滑[l0]范数压缩感知重构算法的基础上提出改进算法。通过极大熵函数构造一种光滑函数来逼近最小[lp] 范数,对解序列进行离散化来近似最小[lp]范数的最优解,结合图像分块压缩感知技术（BCS）,在MATLAB中对测试图像进行仿真实验。结果表明,与传统的BOMP（Block Orthogonal Matching Pursuit）算法和IRLS（Iteratively Reweighted Least Squares）算法相比,改进后的算法不仅提高了重构精度,而且大大降低运行时间。     

基于压缩感知的局部场电位信号重构算法研究

研究局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的重构问题.依据传统的采样定理对LFP信号进行采样,将会产生庞大的数据量,为LFP信号的传输、存储及处理带来巨大压力.为降低LFP信号的采样速率,减少有效的采样样本,提出压缩感知的局部场电位信号重构的新方法.利用LFP信号在变换域上的稀疏性,通过随机高斯测量矩阵将LFP信号重构模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型.仿真结果表明,采样速率为奈奎斯特采样速率的一半即可准确重构LFP信号,且正交匹配追踪(OMP)重建算法要优于基追踪(BP)重建算法;当选用离散余弦矩阵(DCT)作为稀疏表示矩阵时,信号在正交匹配追踪和基追踪两种重构算法下都有很高的重构精度.     

基于单层双树小波变换和平滑零范数法的压缩感知图像重构

基于压缩感知理论,从图像稀疏变换方式和压缩感知恢复算法两方面出发,对原有算法进行改进,提出了基于单层双树小波变换和平滑零范数法(Smoothed-L0)的压缩感知图像重构算法(DTSL0 )。该算法的思想是:对原始图像进行双树实系数小波稀疏变换,并使用Smoothed-L0压缩感知恢复算法予以重构。仿真实验表明:该算法在图像重构质量、执行速度,以及鲁棒性方面均有显著提升。     

基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法

平滑范数（Smoothed l0,SL0）压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑 函数优化问题,可以有效地用于稀疏信号重构。针对平滑函数的选取和算法稳健性问题,提出一种新的平滑函数序列近似范数,结合梯度投影法优化求解,并进一步提出采用奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）方法改进算法的稳健性,实现稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法相比OMP算法、SL0算法以及L1-magic算法在重构精度、峰值信噪比方面都有较大改善。     

基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法

针对稀疏信号的准确和实时恢复问题,提出了一种基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法。通过引入反馈神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）模型求解l1范数最小化优化问题,计算RNN的稳态解以恢复稀疏信号。对不同方法的测试结果表明,提出的方法在恢复稀疏信号时所需的观测点数最少,并且可推广到压缩图像的恢复应用中,获得了更高的信噪比。RNN模型也适合并行实现,通过GPU并行计算获得了超过百倍的加速比。与传统的方法相比,所提出的方法不仅能够更加准确地恢复信号,并具有更强的实时处理能力。     

压缩感知重构匹配类算法分析

压缩感知理论是一种利用信号的稀疏性或可压缩性而把采样与压缩融为一体的新理论体系,它成功地克服了传统理论中采样数据量大、资源浪费严重等问题。该理论的研究方向主要包括信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和信号的重构算法。其中信号的重构算法是该理论中的关键部分,也是近年来研究的热点。本文主要对匹配追踪类重构算法作了详细介绍,并通过仿真实验结果对这些算法进行了对比和分析。     

基于压缩感知的脑电信号重构研究

对EEG脑电信号的有效处理和分析,可以判断不同的脑机能状态,在神经生理科学研究和临床诊断中有着广泛应用。考虑到EEG脑电信号中每个单独的生物信号时间上的相关性和不同信道生物信号之间的信道间相关性,基于离散余弦变换基对EEG脑电信号进行稀疏化,并利用基于块稀疏贝叶斯的压缩传感技术对其进行仿真重构。大量实验结果表明,重构的EEG脑电信号与原信号具有极大的相似保真度,能够用于医学上的进一步处理。     

压缩感知中贪婪重构算法研究

压缩感知理论是利用信号的稀疏性,通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。贪婪类算法是压缩感知重构步骤中广泛应用的一类算法。该文主要对该类算法中典型的三种算法在存在噪声环境中进行了综合分析比较。首先从理论方面分析了三种算法,给出了实现过程;然后在不同稀疏度情况下,对三种贪婪算法重构性能进行综合比较。根据理论分析结果和仿真结果,得出相应的结论。     

压缩感知中贪婪重构算法研究

压缩感知理论是利用信号的稀疏性,通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。贪婪类算法是压缩感知重构步骤中广泛应用的一类算法。该文主要对该类算法中典型的三种算法在存在噪声环境中进行了综合分析比较。首先从理论方面分析了三种算法,给出了实现过程;然后在不同稀疏度情况下,对三种贪婪算法重构性能进行综合比较。根据理论分析结果和仿真结果,得出相应的结论。     

基于光滑l0范数和修正牛顿法的压缩感知重建算法

基于光滑l0范数最小的压缩感知重建算法——SL0算法,通过引入光滑函数序列去逼近l0范数,从而将l0范数最小的问题转化为光滑函数的最优化问题.针对光滑函数的选取以及求解该函数的最优化问题,提出一种基于光滑l0范数和修正牛顿法的重建算法——NSL0算法.首先采用双曲正切函数序列来逼近l0范数,得到一个新的最优化问题;为了提高该优化问题的计算效率,推导出针对双曲正切函数的修正牛顿方向,并采用修正牛顿法进行求解.实验结果表明,在相同的测试条件下,NSL0算法无论在重建效果还是在计算时间方面都明显优于其他同类算法.     

基于近似l\\-0范数的稀疏信号重构

信号重构算法是压缩感知的关键.基于近似l\\-0范数的信号重构选取一个连续函数近似估计l\\-0范数,从而将l\\-0范数最小化问题转化为平滑函数的优化问题.该算法的关键在于选择合适的平滑函数和优化算法.为了提高压缩感知中稀疏信号恢复的精度,在之前工作的基础上,提出用一个简单的分式函数的和来近似估计l\\-0范数.然后通过牛顿迭代算法求解该函数的无约束优化问题的稀疏解,整合了似零范数算法快速收敛和牛顿迭代法精度高的优点.这样就可以在较少的时间内平滑且有效地近似l\\-0范数的最小化问题.仿真实验测试了所提算法在不同的压缩比、稀疏度及噪声水平情况下的性能,并与现有的同类算法进行了比较.结果表明：所提算法比现有的同类算法性能更好,重建信号的精度有了较大的提升,这有效地提高了在同等条件下压缩感知信号的恢复质量.     

基于l0范数近似最小化的稀疏信号重构方法

针对稀疏信号的重构问题,提出了[l0]范数近似最小化算法。利用反正切函数近似[l0]范数建立相应的非凸优化问题。通过构造快速的不动点迭代格式求解该问题,分析了所提出算法的收敛性能。数值仿真表明,该算法具有重构信号需要测量值少、计算精度高且计算量较小的优点。     

结合图像结构特征和近似l_0范数的压缩采样恢复算法

为了从压缩采样数据快速有效地恢复自然图像,提出了一种结合近似l0范数和近似总体变分(TV)的压缩采样图像恢复算法模型——TVSl0,并在恢复算法中引入模拟退火方法来实现快速恢复.该模型以最小化近似l0范数为基础,融入了反映图像结构特点的近似TV范数,体现出该模型对图像空域变化有限这一特点的适应性;并使用连续近似函数解决了l0范数的不连续问题.针对典型自然图像恢复的实验结果验证了文中算法的有效性和可行性,其恢复质量和基本TV模型的方法相当,但迭代次数少、计算复杂度低.     

基于梯度追踪的MIMO-OFDM稀疏信道估计算法

现有的压缩感知MIMO-OFDM信道估计方法多采用正交匹配追踪算法及其改进的算法。针对该类算法重构大规模的数据存在计算复杂度高、存储量大等问题,提出了基于梯度追踪算法的MIMO-OFDM 稀疏信道估计方法。梯度追踪算法采用最速下降法对目标函数解最优解,即每步迭代时计算目标函数的搜索方向和搜索步长,并以此选择原子得到每次迭代重构值的最优解。本文使用梯度追踪算法对信道进行估计,并与传统的最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法的性能和计算复杂度进行比较。仿真结果表明,梯度追踪算法能够保证较好的估计效果,减少了导频开销,降低了运算复杂度,提高了重构效率。     

基于稀疏优化lp正则化的光滑化拟牛顿算法

压缩感知被广泛应用于信号恢复和图像重构与去噪,重构算法是压缩感知的关键部分之一。当采样率很低时,重建原始信号是个困难的问题。对此,现有算法普遍表现不佳。采用[p(0相似文献   

基于非重构压缩采样的动态稀疏信号快速检测技术研究

战场电磁环境的快速、准确感知对于提高战术无线通信系统的时变电磁环境适应能力和抗干扰能力具有重要意义。本文分析了跳频通信信号、扫频干扰信号等战场常见的多种通信信号与干扰信号的动态稀疏特性,构建了动态稀疏信号检测的统一框架。在此基础上,提出了基于非重构压缩采样的动态稀疏信号快速检测技术的基本思路,并分析了该方法的检测性能界。分析结果表明:该方法不仅能够充分利用动态稀疏信号的稀疏特性,大大降低采样速率和后续分析与处理中的数据量,而且避免了复杂的信号重构,能够有效降低动态稀疏信号检测的处理时延,提高了战场电磁环境感知的实时性。