面向内容的语音信号压缩感知研究与简单实现一做压缩感知课题的目的 我们之所以选压缩感知为课题是因为它是与奈奎斯特采样定理截然不同它在远小于Nyquist 采样率的条件下用随机采样获取信号的离散样本通过非线性重建算法完美的重建信号是非常具有革命性的理论体系相对于传统的采样压缩压缩感知可以在采集信号和压缩编码方面有绝对优势因为它具有较小的数据点这带来了能源成本的节约同样也带来了用时上的节省应用前景
1. 压缩感知概念基本方法:信号在某一个正交空间具有稀疏性(即可压缩性)就能以较低的频率(远低于奈奎斯特采样频率)采样该信号并可能以高概率重建该信号理论依据:方法提出者Donoho等人在文章中指出:设长度为N的信号X在某个正交基Ψ上是稀疏的如果能找到一个与Ψ不相关(不相干)的观测基 Φ用观测基Φ观测原信号得到M个观测值 K<M<<N 得到观测值Y那么可以利用最优化方法从观测值中高概率重构X2. 压
新技术讲座学习心得压缩感知技术压缩感知是近年来极为热门的研究前沿在若干应用领域中都引起瞩目关于这个题目松鼠会已经翻译了两篇文章一篇来自于压缩感知技术最初的研究者陶哲轩一篇来自威斯康辛大学的数学家艾伦伯格这两篇文章都是普及性的但是由于是专业的研究人员所以事实上行文仍然偏于晦涩因此我不揣冒昧在这里附上一个画蛇添足的导读以帮助更多的读者更好了解这个新颖的研究领域在理论和实践上的意义压缩感知从字面上看
压缩感知理论简介 The Introduction ofpressed Sensing (CS) Theory 西安工程大学理学院 李海洋1 背景
压缩感知理论综述摘要:信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段多年来指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费压缩感知pressed Sensing)提出一种新的采样理论它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号本文详述了压缩感知的基本理论着重介绍了信号稀疏变换观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展并介绍了压缩感知的
万方数
一.感知矩阵Spark零空间性质(NSC)等距约束条件(RIP)和相关性(Coherence)等四种性质. 等距约束条件对感知矩阵具有很强的约束限制但它需要组合数时间复杂度来验证而相关性的约束限制相对较弱只需多项式时间复杂度来验证 二.就雷达阵列模型而言 MIMO 雷达的研究主要基于两种形式: 密集式MIMO 雷达和分布式MIMO 雷达分布式MIMO?雷达优良的目标检测能力及其反隐身抗摧毁
第一节 压缩机基础知识一压缩机的分类1按其原理可分为:往复式(活塞式)压缩机(补碳工序二氧化碳压缩机)离心回转式(旋转式)压缩机(合成气压缩机)(涡轮式水环式透平)压缩机轴流式压缩机喷射式压缩机及螺杆压缩机(空氮站空压机)等各种型式2按压缩机的气缸位置(气缸中心线)可分为:(1)卧式压缩机气缸均为横卧的(气缸中心线成水平方向)(2)立式压缩机气缸均为竖立布置的(直立压缩机)(3)角式压缩机气缸布置
基于压缩感知的的信号重构算法1 引言至今已有众多国内外学者在重建算法领域做出了新的研究和探索Candes等证明了信号重建问题可以通过求解最小范数问题解决但Donoho指出求解最小范数是一个NP问题需要穷举中非零值的所有中排列可能因而无法直接求解此后研究人员提出了一系列求得次最优解的算法主要包括最小范数法贪婪迭代匹配追踪系列算法等其中匹配追踪类方法为其近似求解提供了有力工具文献中指出了该类方法
第 33 卷 第 2 期
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