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介绍了一种车用压差式气体流量传感系统的结构设计和测量电路,指出了传感器的使用范围。通过实验测出了其特性曲线,并对影响测量误差的因素进行了分析,可满足车用发动机曲轴箱窜气量参数的检测,为发动机不解体故障诊断提供了一种新的测试方法。 相似文献
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测量矩阵优化是压缩传感理论(CS)研究的重要内容,基于离散小波基,提出一种测量矩阵优化算法.根据离散小波变换的系数分布特点,构建优化矩阵来对原测量矩阵系数进行调整,提高了采样效率,同时降低了测量矩阵列向量的相干性.理论分析和实验验证表明,该优化算法对压缩传感中常用测量矩阵进行优化后,其重建效果都有所提高,特别是在低采样率的条件下,优化效果明显.经过验证,优化后的测量矩阵满足有限等距特性(RIP). 相似文献
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压缩传感综述 总被引:82,自引:13,他引:69
在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望. 相似文献
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Pan-Sharpening问题是将高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像融合,重构出高分辨率多光谱图像的过程。压缩传感理论解决了相应目标函数的稀疏解问题(求解含有l0范数的极小化问题)。利用压缩传感理论,提出一种新的解决Pan-Sharpening问题的算法:以离散余弦变换矩阵作为字典进行重构。然后针对重构过程中产生的块效应、色彩偏差和洗涤效应等问题进行相应的处理。QuickBird卫星图像的实验结果表明:与经典算法进行对比,该算法在效果上有一定的优势。 相似文献
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近年来国际上出现了一种新的信息获取理论——压缩传感理论(CS),不同于传统的奈奎斯特采样定理,它指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过少量随机采样点来恢复原始信号。基于对CS理论基础的深入分析,提出一种运用背景差分进行运动目标检测的新方法,此方法可以显著减少信号采样点数和传输带宽,而且一定程度上了克服了由于如光照变化而造成的误检测,仿真结果证实了该文算法的可行性。 相似文献
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一种基于压缩感知的无线传感信号重构算法 总被引:4,自引:0,他引:4
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种基于稀疏信号的获取和恢复的新理论,能以较小的采样代价获得完整的信号.这一理论符合无线传感网络在带宽和采集能力局限下需要低代价采样的需求.但由于无线传感网络的开放性,其容易受到环境噪声的影响,特别是采用压缩感知方法进行欠采样,虽然可以减小获取数据的开销,但这种“不完整”的欠采样数据对噪声更加敏感.因此抗噪声的健壮的重构算法能有效保证信号重构的精度.文中提出了一种近似梯度下降算法(Proximal Gradient Algorithm,PRG)对噪声下的压缩采样信号进行恢复.该算法通过逐步迭代逼近的方式,求得约束方程最优解,进而还原出原信号.通过与OMP、SP、BP算法比较,PRG算法在噪声环境下表现出较好的重构性能. 相似文献
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无线传感网络目前在智能建筑中得到大规模的应用,从而产生大量的历史数据.提出一种提高无线传感网络中数据模式可读性的方法,包括两个步骤:(1)通过数据预处理的方式使得数据在预处理后再利用经典FP Growth关联规则挖掘算法得到的模式更符合人的常识;(2)在产生的模式中利用状态图对模式进一步压缩,得到可读并且易于理解的模式集合. 相似文献
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通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度,但是在具有频谱感知数据篡改(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)节点的环境下,系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题,本文提出了一种基于加权序贯检测(WSPRT,Weighted Sequential Probability Ratio Test)的频谱感知融合算法,通过给每个节点赋予信誉度权值,设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点,从而优化系统感知性能。仿真实验表明,本文所提出的算法减小了SSDF节点带来的影响提高了系统的检测准确率和稳定性。 相似文献
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压缩感知分组分离语音增强 总被引:1,自引:0,他引:1
压缩感知(Compressive Sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)域下的稀疏性,设计复域观测矩阵与软阈值对带噪语音进行压缩测量与去噪,通过可分组分离逼近稀疏重建(Sparse Reconstruction by Separable Approximation,SpaRSA)算法恢复语音信号,实现语音增强。实验表明:该算法对含噪信号压缩重构,信噪比幅度较大提高,能更有效地抑制背景噪声。 相似文献
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一种遥感影像裸土地特征增强方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常用特征增强算法难以将裸土地在特定波段突出出来的问题,提出了一种适用于多光谱遥感影像的裸土地特征增强算法。基本思路是采用根据光谱距离进行预分割,估计裸土地和非裸土地样本,针对非裸土地样本进行白化处理,基于白化数据中的裸土地样本进行主分量变换,裸土地信息将被集中并突出于变换结果的第一分量。对算法的具体流程进行了探讨,并通过一个实例进行了验证。 相似文献
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针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题,根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性,提出了一种基于P-Ifourier(Partial-Inverse fourier)观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知问题建模为一个典型的压缩感知问题,利用相关性能优良的标准正交傅里叶基构造观测矩阵,使观测矩阵具有良好的重构性能和重构精度。仿真结果表明,相比于高斯随机观测矩阵和嵌入式混沌序列-循环Toeplitz结构观测矩阵,该方法在较低信噪比环境下能够明显降低信号重构的均方误差,并且在相同条件下的重构概率得到了明显改善。 相似文献