稀疏补分析模型下迭代硬阈值正交投影

为了从含噪声的测量矢量中重构信号,研究了稀疏补分析模型理论及其迭代硬阈值正交投影算法。通过采用稀疏补正交投影修改了稀疏补分析模型下迭代硬阈值算法的迭代追踪过程;分析了迭代步长和稀疏补取值大小对算法收敛速度和重构性能的影响,找出了选取最优迭代步长和最佳稀疏补取值方法;提出并实现了稀疏补分析模型下迭代硬阈值正交投影算法,给出了算法收敛的充分条件和重构信号误差范围。仿真实验结果表明,算法的平均运算时间仅仅为AIHT、AL1和GAP算法的19%、11%和10%;算法重构信号的综合平均峰值信噪比(PSNR)比AIHT算法提高了0.89dB,但比AIHT、AL1算法稍逊色。算法在满足给定条件下能够以高概率实现含噪信号重构,重构信号的综合平均PSNR与典型算相比没有明显下降,但运算时间大为缩短,收敛速度更快。     

启发式重构算法在压缩传感中的应用研究

针对传统算法在处理传感器网络的大规模信号时,运算复杂度显著增大,性能急剧下降的问题,提出了启发式同步自适应迭代阈值重构算法。采用启发式差错控制函数选择代价最少的方向逐行同步收缩逼近最优解,并结合由自适应递减幂指数参数所确定的非线性阈值函数,进一步判断修正重构信号。仿真结果表明,启发式同步自适应迭代阈值重构算法以更少的测量值和迭代次数重构信号,其信噪比提高了60 dB。     

基于混合梯度的硬阈值追踪算法

针对压缩感知（CS）中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪（HGHTP）算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的候选支撑集,充分利用共轭梯度在支撑集选择策略中的有用信息,优化支撑集选择策略;然后,采用最小二乘法对候选支撑集进行二次筛选,快速精确地定位正确的支撑并更新稀疏系数。一维随机信号重构实验结果表明,HGHTP算法相较于同类迭代硬阈值算法,在保证重构成功率的前提下,需要的迭代次数更少。二维图像重构实验结果表明,HGHTP算法的重构精度和抗噪性能优于同类迭代阈值类算法,在保证重构精度的情况下,HGHTP算法的重构时间相比同类算法减少了32%以上。     

图像压缩感知的双收缩快速迭代算法

针对传统图像压缩感知重构算法重构质量差及时间复杂度大的问题,提出一种双收缩快速迭代算法.通过引入阈值和正则化参数的双收缩,逐步迭代恢复图像信号,以加快收敛速度,改善重构质量.仿真结果表明,与传统阈值迭代算法相比,该算法重构图像的峰值信噪比较高,在低采样率下运行时间较少.     

正交半迭代硬阈值（OSIHT）压缩感知重构算法

信号重构是压缩感知过程中的重要环节,迭代硬阈值（IHT）算法因具有较好的重构性能被广泛应用,但其收敛速度比较慢。近期提出的半迭代硬阈值算法（SIHT）虽然可实现快速收敛,但对测量矩阵的尺度缩放非常敏感,依赖性强,大大限制了其应用范围。受OMP对MP算法改进启发,对SIHT算法进行改进,提出了正交半迭代硬阈值（OSIHT）重构算法。该算法不仅取消了对测量矩阵的依赖性,还有效改善了图像重构质量,减少运行时间。     

量化压缩感知在语音压缩编码中的应用

利用语音信号在离散余弦变换（ DCT）域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-Max量化得到量化后的观测样值;解码端直接利用量化后的观测样值,结合重构算法重构出原始语音信号的DCT系数,经过DCT反变换得到重构后的语音信号,并采用后置低通滤波器改善重构语音的听觉效果。该编码方案解码端不需要进行反量化,而是直接利用量化后的观测样值进行重构,有效降低了解码端的运算量及复杂度。仿真结果表明：采用量化迭代硬阈值（QIHT）算法重构效果优于迭代硬阈值算法（IHT）,重构语音的信噪比能达到20 dB以上,MOS分达到3.26。     

基于回溯的共轭梯度迭代硬阈值重构算法

针对基于回溯的迭代硬阈值算法（BIHT）迭代次数多、重构时间长的问题,提出一种基于回溯的共轭梯度迭代硬阈值算法（BCGIHT）。首先,在每次迭代中采用回溯思想,将前一次迭代的支撑集与当前支撑集合并成候选集;然后,在候选集所对应的矩阵列张成的空间中选择新的支撑集,以此减少支撑集被反复选择的次数,确保正确的支撑集被快速找到;最后,根据前后迭代支撑集是否相等的准则来决定使用梯度下降法或共轭梯度法作为寻优方法,加速算法收敛。一维随机高斯信号重构实验结果表明,BCGIHT重构成功率高于BIHT及同类算法,重构时间低于BIHT 25%以上。Pepper图像重构实验结果表明,BCGIHT重构精度和抗噪性能与BIHT及同类算法相当,重构时间相较于BIHT减少50%以上。     

基于冗余字典的联合稀疏同步迭代硬阈值算法

为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 dB~9 dB,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。     

基于随机支撑挑选的广义正交匹配追踪算法

针对广义正交匹配追踪（GOMP）算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP（StoGOMP）算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑集的挑选方式：若此概率值小于预设概率值,则采用匹配计算方式;否则,采用随机选择方式。最后根据得到的候选支撑来更新残差。这种方式充分考虑了算法单次迭代复杂度和迭代次数之间的平衡,减少了算法的计算量。一维随机信号重构实验结果表明,在预设概率值为0.5、稀疏度为20时,StoGOMP算法相较GOMP算法达到100%重构成功率所需的采样数减少了9.5%。实际图像重构实验结果表明,所提出的算法具有与GOMP算法相当的重构精度,且在采样率为0.5时,所提算法的重构时间相较于原算法减少了27%以上,这说明StoGOMP算法能够有效减少信号的重构时间。     

基于改进SP算法的压缩感知图像重构

针对压缩感知子空间追踪SP(subspace pursuit)算法必须以信号稀疏度为先验知识,而现实中图像稀疏度未知这一问题,提出改进SP算法MSP(modified subspace pursuit)。首先对信号的稀疏度进行自适应估计,其次在迭代过程中,通过给定的步长因子对稀疏度进行更新,使之逐渐逼近正确子空间,当重构误差小于阈值时,停止迭代,实现稀疏信号的重构。重构图像表明:MSP算法在运算时间和重构精度上均优于其他同类算法,实现了图像的快速精确重构。     

A refined EM algorithm for PH distributions

This paper proposes an improved computation method of maximum likelihood (ML) estimation for phase-type (PH) distributions with a number of phases. We focus on the EM (expectation-maximization) algorithm proposed by Asmussen et al. [27] and refine it in terms of time complexity. Two ideas behind our method are a uniformization-based procedure for computing a convolution integral of the matrix exponential and an improvement of the forward-backward algorithm using time intervals. Compared with the differential-equation-based EM algorithm discussed in Asmussen et al. [27], our approach succeeds in the reduction of computation time for the PH fitting with a moderate to large number of phases. In addition to the improvement of time complexity, this paper discusses how to estimate the canonical form by applying the EM algorithm. In numerical experiments, we examine computation times of the proposed and differential-equation-based EM algorithms. Furthermore, the proposed EM algorithm is also compared with the existing PH fitting methods in terms of computation time and fitting accuracy.     

改进的均值漂移和粒子滤波混合跟踪方法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性,提出一种基于均值漂移和粒子滤波的混合跟踪算法。将相异性较小的粒子进行聚类,利用均值漂移算法迭代各个聚类中的代表点,通过减少参与均值漂移迭代的粒子数来降低运算复杂度;根据跟踪情况自适应调整采样粒子数目和过程噪声分布,以提高跟踪精度和减少运算时间。实验结果表明,所提算法平均每帧计算时间不到传统混合跟踪法的一半,而且跟踪精度也有所提高。     

基于回溯的迭代硬阈值算法

针对压缩传感(Compressed sensing, CS)理论中迭代硬阈值(Iterative hard thresholding, IHT)算法迭代次数多和时间长的问题, 提出基于回溯的迭代硬阈值算法(Backtracking-based iterative hard thresholding, BIHT), 该算法通过加入回溯的思想, 优化了IHT算法迭代支撑的选择, 减少支撑被反复选择的次数. 模拟实验表明, 在保证重建质量的前提下, 相比较于IHT和正规化迭代硬阈值(Normalized IHT, NIHT)算法, BIHT算法的重建时间降低了2个数量级. 用本身稀疏的0-1随机信号的重建实验表明, 若测量次数和稀疏度相同, BIHT算法的重建概率高于IHT算法.     

一种基于相对距离竞争激活的网络入侵检测算法

本文针对目前网络入侵检测学习算法效率不高的问题,首先提出相对距离的概念,然后构造基于相对距离的竞争激活函数和相似性度量,在此基础上提出一种改进的网络入侵检测算法.该算法的优势在于:(1)相对距离能较好地区分极差较大的列属性值并实现归一化;(2)基于相对距离的竞争激活函数可以处理包含符号属性的数据,不需转换为数值,且计算...     

时间序列流Top-K不协调子序列的发现

摘要: 针对传统算法中有关时间序列流不协调子序列计算代价比较高的问题,提出了一种快速发现Top-K不协调子序列的算法。该算法通过特殊的数据结构保留计算结果,避免了大量的重复计算,从而达到降低时间复杂度的目的;同时也通过一定的保留策略只保留有用的计算结果并及时清理无用的计算结果,从而达到降低空间复杂度的目的。实验采用随机数据和真实数据进行算法测试,其结果表明,该算法能显著降低计算量从而实现快速发现Top-K不协调子序列的目的。 关键字: 流时间序列;不协调子序列;实时     

一种改进的声测定位时延估计算法

研究了时延估计算法在被动声测定位中的应用,提出了一种改进的基于最大似然(ML)权函数的广义互相关时延估计算法。改进的算法采用加窗法和最小均方差（LMS)滤波法,弥补了原算法计算量大及无法消除回响干扰的不足。仿真结果表明,改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除回响干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。     

基于MLD模型的预测控制可行性与约束优先级研究

混合逻辑动态(MLD)框架为处理约束预测控制不可行和优先级问题提供了新的方法,但其优化算法求解计算量大,求解时间长.通过在目标函数中引入新的惩罚项改进优化算法,将混合整数二次规划(MIQP)问题转化为二次规划(QP)进行求解,减少了计算工作量,提高了求解效率.通过在Wood-Berry塔上的仿真分析,获得了良好的控制性能,分析结果表明了该方法的有效性.     

动态模式的快速运动估计算法

针对H.264视频编码标准中运动估计的高计算复杂度,提出了一种动态模式的快速运动估计算法。该算法通过判断宏块的运动大小及运动方向选择相应的搜索模式;同时对标准中的中值预测进行了改进并提出了一种动态的参考块提前跳过策略。实验结果表明,该算法在保持良好的率失真性能的基础上,减少了运动估计时间,相对于快速全搜索算法FFS以及UMHexagonS算法,该算法分别减少了85.28%和35.29%的运动估计时间。     

基于网格与R-树空间索引的矢量线图任意简单多边形窗口裁剪算法

针对大规模矢量线与大量裁剪窗口同时出现的线裁剪算法存在的三个主要问题,减少线段求交次数、简化交点出入属性计算以及无交点矢量线的取舍,本文提出了一种基于双空间索引的大规模线图任意多边形裁剪算法。算法根据裁剪多边形的边分别建立R-树索引和均匀Cell索引,应用两种索引各自的优点大幅减少被裁剪线段与裁剪多边形上线段的求交次数。在此基础上,基于均匀网格索引,提出局部射线法,简化交点出入属性计算和无交点矢量线的取舍。本文在传统算法基础上提出三点改进:首先提出基于两种空间索引模型进行线段求交计算,保证算法在理论上具有较低的时间复杂度;其次,在射线法和网格索引基础上提出局部射线法,使得判断每个交点出入属性的时间复杂度为O(1)～ O(n~(1/2)),与参考文献中的算法相比,此方法的优点是避免判断多边形上顶点的方向;最后,算法中裁剪多边形可以是包含任意多个洞的任意简单多边形,克服传统算法中对裁剪多边形的特定约束条件。