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基于压缩感知的遥感成像稀疏重构性能分析 预览
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作者 张建业 赵晓林 +2 位作者 赵搏欣 高关根 陈小龙 《计算机测量与控制》 2019年第2期237-240,共4页
压缩感知是一种新型的信息论,打破了传统的Shannon-Nyquist采样定理,能够以少量数据完成信号采样;稀疏重构是压缩感知由理论到实际的关键环节,为了将压缩感知有效地应用于遥感成像领域,研究了稀疏重构对遥感成像过程的影响;针对稀疏重... 压缩感知是一种新型的信息论,打破了传统的Shannon-Nyquist采样定理,能够以少量数据完成信号采样;稀疏重构是压缩感知由理论到实际的关键环节,为了将压缩感知有效地应用于遥感成像领域,研究了稀疏重构对遥感成像过程的影响;针对稀疏重构理论模型,分析了重构误差的成因;同时,针对典型的凸优化类算法和贪婪类算法,利用峰值信噪比指标对遥感图像重构误差进行评价;在仿真实验中,定量考察遥感图像在不同压缩采样率、不同重构算法下的稀疏重构性能;结果表明,稀疏重构算法能够成功重构遥感图像,各算法在不同压缩采样率下均表现出了较好的重构质量,整体上能够满足遥感成像应用,验证了压缩感知稀疏重构方法在遥感成像中应用的可行性。 展开更多
关键词 遥感成像 压缩感知 稀疏性 稀疏重构
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基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法
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作者 俞国庆 贾瑞生 +1 位作者 孙圆圆 侯文龙 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2019年第1期229-235,共7页
地震勘探目标区域环境的复杂多变性导致采集的地震数据存在不完整或者不规则等问题,针对这一问题,本文在压缩感知相关理论的支撑下,提出了基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法.首先利用K-SVD字典学习技术对地震样本数据进行训练,... 地震勘探目标区域环境的复杂多变性导致采集的地震数据存在不完整或者不规则等问题,针对这一问题,本文在压缩感知相关理论的支撑下,提出了基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法.首先利用K-SVD字典学习技术对地震样本数据进行训练,建立超完备字典对地震数据进行稀疏表示,然后引入高斯随机采样矩阵作为测量矩阵对地震数据进行采样;在数据重构阶段采用分段正交匹配追踪算法实现缺失地震数据的重构.通过与传统的地震数据重构方法对比,本文算法的重构效果在峰值信噪比、信噪比等指标上均优于对比算法,证明了超完备字典学习方法能更好的根据地震数据特征进行稀疏表示,从而获得较好的重构效果. 展开更多
关键词 地震数据重构 压缩感知 超完备字典学习 分段正交匹配追踪
一种改进的全光学压缩图像隐藏技术
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作者 张子云 雷苗 +2 位作者 戴晓芳 王琛 李军 《激光杂志》 北大核心 2019年第3期91-95,共5页
提出了一种利用全光学手段实现光学图像隐藏技术的改进方案,它结合压缩感知技术,解决了光学图像隐藏技术中普遍存在的隐藏图像中的数据冗余问题。首先,与三步或四步相移数字全息术不同的是,系统采用两步相移光学图像隐藏技术(TPOIH:two-... 提出了一种利用全光学手段实现光学图像隐藏技术的改进方案,它结合压缩感知技术,解决了光学图像隐藏技术中普遍存在的隐藏图像中的数据冗余问题。首先,与三步或四步相移数字全息术不同的是,系统采用两步相移光学图像隐藏技术(TPOIH:two-step phase shifting optical image hiding)来减少记录的全息图数量并实现对图像的安全保护。然后,通过使用CS理论,将全息图压缩成一维数据并在探测器中对它们进行采样。并且在接收终端,使用全息重建算法和CS理论很好地重建安全图像。实验验结果表明,该方法对于光学图像隐藏和光学图像压缩是有效的,它可以通过使用非常少的数据量(约为原始干涉图数据大小的18. 8%)很好的恢复安全图像。这证明了方案可以用于隐私保护方面,如物联网和全光网络的图像传输。 展开更多
关键词 光学图像隐藏 压缩感知 图像处理 相移全息 相干成像
广义正交匹配追踪电能质量信号重构方法 预览
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作者 刘国海 丁灵卫 +1 位作者 沈跃 李光武 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期69-74,共6页
针对基于压缩感知的暂态电能质量数据信号恢复效果不佳的问题,提出了基于离散小波稀疏基的广义正交匹配追踪(g〇MP)电能质量信号重构方法。当暂态信号出现时,基于离散小波变换的稀疏矩阵可以捕获波形细节。在重构过程中,与OMP相比由于... 针对基于压缩感知的暂态电能质量数据信号恢复效果不佳的问题,提出了基于离散小波稀疏基的广义正交匹配追踪(g〇MP)电能质量信号重构方法。当暂态信号出现时,基于离散小波变换的稀疏矩阵可以捕获波形细节。在重构过程中,与OMP相比由于选择了多个正确的索引而不需要附加后续操作,gOMP算法的迭代次数要少得多,而且g0MP可以完好地重建K稀疏电能质量信号。gOMP具有快速处理速度和相当优异的计算复杂性,在电能质量信号重构上具有良好的恢复性能。经过一系列的实验,暂态和稳态电能质量信号都得到了精确的重构,且重构精度大于99.76%,重构所需时间明显缩短。 展开更多
关键词 电能质量 压缩感知 稀疏表示 广义正交匹配追踪 离散小波
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基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复 预览
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作者 熊承义 陈仕长 +3 位作者 高志荣 李世宇 金鑫 李治邦 《中南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期112-118,共7页
图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自... 图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自适应地调整分块图像的大小以及相似块组的规模,实现低秩去噪性能的有效提升,从而保证了迭代重构的收敛速度,并同时改善了重构图像的质量.大量实验结果表明:该方法在无噪和有噪观测环境下都具有较好的重构性能,且能够有效地保留图像的纹理细节信息. 展开更多
关键词 压缩感知恢复 近似消息传递 低秩去噪 迭代阈值
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分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法 预览
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作者 卢健 陈泽民 +1 位作者 马成贤 何金鑫 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期12-16,共5页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT提取的高维描述子向量降维到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度,并采取欧氏距离对图像关键点特征描述向量进行相似性度量。与传统算法的针对性比对分析表明,改进算法有效提升了配准精度,增强了实时性。 展开更多
关键词 图像配准 SIFT 分块多项式确定性矩阵 压缩感知
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链路不可靠下稀疏投影无线传感器网络数据收集研究 预览
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作者 吴宣够 储昭斌 +2 位作者 郑啸 王修君 杨盘隆 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期388-402,共15页
基于压缩感知的无线传感器网络数据收集被认为是一种有效的网内数据压缩技术,其具有网络通信代价小与均衡网络能量消耗的特点.现有基于压缩感知数据收集方案主要针对可靠无线传感器网络环境,即链路不存在网络丢包现象.然而现实网络运行... 基于压缩感知的无线传感器网络数据收集被认为是一种有效的网内数据压缩技术,其具有网络通信代价小与均衡网络能量消耗的特点.现有基于压缩感知数据收集方案主要针对可靠无线传感器网络环境,即链路不存在网络丢包现象.然而现实网络运行结果表明网络丢包是一种常见现象,网络丢包会导致这些方案数据恢复性能易受干扰.为了提高压缩感知在不可靠链路下数据的鲁棒性,该文提出一种联合路由的稀疏投影数据收集方案,其可以有效降低网络丢包对感知数据质量的影响.该方案主要是通过两个方面技术来提高不可靠链路下数据的鲁棒性.首先,根据路由设计稀疏投影矩阵,降低网络丢包对测量值数据的破坏;其次,进行稀疏投影矩阵限制下的低相干稀疏表示基设计,保证被压缩数据有效恢复与重构.为了满足稀疏表示基与稀疏投影路由矩阵之间的低相干性,该文给出一种稀疏表示基学习算法.除此之外,该文还给出分布式网络环境下稀疏随机投影数据收集实现算法.真实网络数据实验结果表明,文中提出的稀疏表示基学习算法得到的稀疏表示基可以有效压缩网络数据,同时即便在丢包率为20%情况下网络感知数据仍能被有效恢复.能量仿真结果表明,对比现有压缩感知数据收集方案,文中提出的方案可以有效减少网络能量消耗. 展开更多
关键词 无线传感器网络 压缩感知 数据收集 链路不可靠 低相干性
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无线传感器网络中基于字典优化的压缩感知定位方法 预览
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作者 吴健 孙保明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期118-122,共5页
传统的压缩感知定位方法将物理空间离散化为一个固定网格,并假设所有目标准确地落在该网格上,从而将定位问题转化为稀疏重构问题.事实上,目标的随机性导致很难找到满足上述假设的固定网格,进而引起字典失配问题,使得定位性能急剧下降.... 传统的压缩感知定位方法将物理空间离散化为一个固定网格,并假设所有目标准确地落在该网格上,从而将定位问题转化为稀疏重构问题.事实上,目标的随机性导致很难找到满足上述假设的固定网格,进而引起字典失配问题,使得定位性能急剧下降.针对该问题,文中提出一种基于字典优化的压缩感知定位方法,将稀疏字典建模为以网格为参数的参数化字典,通过动态调整网格不断优化稀疏字典,从而将定位问题转化为联合参数优化的稀疏重构问题,并在变分贝叶斯推理框架下解决该问题.仿真结果表明,与传统的压缩感知定位方法相比,所提方法具有更强的可靠性和鲁棒性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 压缩感知 字典优化 变分贝叶斯推理
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SACoSaMP在电能质量数据重构中的应用
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作者 肖儿良 朱刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期80-86,共7页
为了解决电能质量信号的稀疏度未知和重构性能差的问题,提出采用稀疏度自适应压缩采样匹配追踪(SACoSaMP)算法应用于电能质量数据重构。SACoSaMP算法结合压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法抗干扰能力强和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法稀... 为了解决电能质量信号的稀疏度未知和重构性能差的问题,提出采用稀疏度自适应压缩采样匹配追踪(SACoSaMP)算法应用于电能质量数据重构。SACoSaMP算法结合压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法抗干扰能力强和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法稀疏度自适应的优点。首先对信号进行稀疏度初始估计,然后在CoSaMP算法框架下进行稀疏度逐步增大的递归运算,以残差值比较为终止条件实现稀疏度自适应。最后采用重构信噪比、均方差误差百分比和能量恢复系数作为评价参数,比较在稀疏基和观测矩阵相同的情况下OMP、CoSaMP、SAMP和SACoSaMP算法的重构效果,仿真实验表明,SACoSaMP算法能量恢复系数高,重构信噪比高,均方误差小,同时具备稀疏度自适应的优点,为电能质量扰动信号数据重构提供了一种新的方向。 展开更多
关键词 压缩感知 电能质量 匹配追踪 重构算法
基于虚拟阵列扩展的特高频多源局部放电DOA估计方法
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作者 周南 罗林根 +3 位作者 黄辉 黄凤 盛戈皞 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1551-1558,共8页
基于特高频(UHF)的多源局部放电精确波达方向(DOA)估计是开放式电力设备局部放电(PD)检测的难点。论文利用压缩感知(CS)原理,以导向矢量矩阵作为压缩感知的基变换矩阵,以随机高斯矩阵作为测量矩阵,通过多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解... 基于特高频(UHF)的多源局部放电精确波达方向(DOA)估计是开放式电力设备局部放电(PD)检测的难点。论文利用压缩感知(CS)原理,以导向矢量矩阵作为压缩感知的基变换矩阵,以随机高斯矩阵作为测量矩阵,通过多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(RM-FOCUSS)信号重构算法,将传统的2×2特高频阵列虚拟扩展为N×N (N>2)阵列。并在局部放电信号聚焦及环境噪声抑制的基础上,利用多重信号分类(MUSIC)算法构建了局部放电信号空间谱,根据空间谱特征分布实现了对多局部放电源的准确定向。仿真结果表明,扩展4×4阵列的定向精度得到了大幅提升,方位角误差由传统2×2阵列的约10°下降至约4°。实际实验中以扩展4×4阵列为例,得到其方位角误差约为8°,俯仰角误差约为4°,局部放电定向数量从传统阵列的1个扩展到3个,进一步证明了论文所提方法的有效性。论文研究可为电力设备的局部放电检测提供参考。 展开更多
关键词 局部放电 多源局部放电 压缩感知 阵列虚拟扩展 空间谱估计 特高频
基于压缩感知的时间序列缺失数据预测算法 预览
11
作者 宋晓祥 郭艳 +1 位作者 李宁 王萌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期35-40,共6页
数据缺失在时间序列采集过程中频繁发生,已经严重阻碍了精确的数据分析.然而,现有的缺失数据预测算法多是从采集到的数据中发现某种规律,从而预测缺失的数据,并不适用于缺失数据较多的情况.基于此,提出了一种基于压缩感知的缺失数据预... 数据缺失在时间序列采集过程中频繁发生,已经严重阻碍了精确的数据分析.然而,现有的缺失数据预测算法多是从采集到的数据中发现某种规律,从而预测缺失的数据,并不适用于缺失数据较多的情况.基于此,提出了一种基于压缩感知的缺失数据预测算法.首先,该算法利用时间序列的时域平滑特性设计稀疏表示基,从而将缺失数据预测问题转化成稀疏向量恢复问题.其次,根据未缺失数据的位置特点设计了与稀疏表示基相关性低的观测矩阵,从而保证了算法的重构性能.仿真结果表明,即使数据缺失率高达90%,所提方法依然可以非常有效地预测出缺失数据. 展开更多
关键词 时间序列 缺失数据 压缩感知
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基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策方法 预览
12
作者 赵刚 饶元 +1 位作者 朱军 李绍稳 《长江大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期79-87,I0005,I0006共11页
将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的... 将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2~10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。 展开更多
关键词 压缩感知 农情监测节点 稀疏采样 决策
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一种稀疏度自适应的SIMO-NOMA系统多用户检测算法 预览
13
作者 赵晓娟 杨守义 +1 位作者 张爱华 李晓宇 《电子技术应用》 2019年第1期64-67,共4页
非正交多址接入(NOMA)可以通过对资源的非交使用来提高频谱利用率,增加用户连接数,有望成为5G的关键技术之一。考虑基站端配备多根天线,针对上行免调度SIMO-NOMA系统中活跃用户数量未知的情况,提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应匹... 非正交多址接入(NOMA)可以通过对资源的非交使用来提高频谱利用率,增加用户连接数,有望成为5G的关键技术之一。考虑基站端配备多根天线,针对上行免调度SIMO-NOMA系统中活跃用户数量未知的情况,提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪硬融合算法(SAMP-HFA)。所提算法主要包括三部分:首先利用传统的SAMP算法估计基站端每根天线上的用户活动情况,接着融合这些检测到的用户活动信息获得一个公共的活跃用户集合,最后利用该集合估计活跃用户的传输数据。仿真结果表明,随着天线数目的增加,所提算法的误码率性能显著提高。 展开更多
关键词 压缩感知 多用户检测 SIMO-NOMA 稀疏度自适应 硬融合
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基于自适应压缩感知的分簇式网络数据收集 预览
14
作者 张玉欣 刘玉红 《兰州交通大学学报》 CAS 2019年第1期57-65,共9页
分簇式传感器网络中基于混合压缩感知的数据收集方法可以有效减少数据传输量并均衡网络负载.但是,固定采样率因不能考虑信号的稀疏度在时间和空间上的变化,导致低采样率难以保证信号的重构质量,而高采样率又会造成资源浪费.针对此问题,... 分簇式传感器网络中基于混合压缩感知的数据收集方法可以有效减少数据传输量并均衡网络负载.但是,固定采样率因不能考虑信号的稀疏度在时间和空间上的变化,导致低采样率难以保证信号的重构质量,而高采样率又会造成资源浪费.针对此问题,基于数据线性程度分析提出了一种采样率自适应调整的分簇式网络数据收集方法.首先,Sink节点以簇为单位分析当前采样时刻与上一采样时刻重构数据的线性程度,以掌握数据变化趋势;然后,根据分析结果计算网络在下一采样时刻所需采样率及簇头节点所需观测值维数;最后利用数据传输树实现对簇头节点观测数目的自适应调节.仿真结果表明,与基于固定采样率的网络数据收集方法相比,该方法能够在增加少量反馈观测值维数所需的数据传输量的情况下有效提高压缩数据的重构精度. 展开更多
关键词 无线传感器网络 压缩感知 自适应采样
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基于改进非局部均值的分数阶全变分算法 预览
15
作者 封晨波 覃亚丽 +2 位作者 陈辉 常丽萍 薛林林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期241-247,共7页
传统全变分算法在变分过程中多数会受到阶梯效应的影响,导致重构图像出现纹理缺失和过平滑。为此,提出一种基于改进非局部均值的重构算法。通过引入分数阶梯度模型保留图像纹理信息,利用非局部均值滤波法更新拉格朗日梯度算子,从而降低... 传统全变分算法在变分过程中多数会受到阶梯效应的影响,导致重构图像出现纹理缺失和过平滑。为此,提出一种基于改进非局部均值的重构算法。通过引入分数阶梯度模型保留图像纹理信息,利用非局部均值滤波法更新拉格朗日梯度算子,从而降低计算复杂度。实验结果表明,与传统TVAL3算法相比,该算法能够有效减少运行时间,具有较好的重构性能。 展开更多
关键词 压缩感知 分数阶微分 全变分 非局部均值 阶梯效应
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压缩感知问题的目标罚函数交替随机搜索方法 预览
16
作者 蒋敏 孟志青 沈瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期133-137,共5页
首先将压缩感知优化问题等价定义为双凸优化问题,证明了这个等价双凸优化问题的最优解也是压缩感知优化问题的最优解,然后定义了它的一个具有2阶以上的光滑性的目标罚函数及对应的交替子问题,给出了一个交替求解子问题迭代算法,理论上... 首先将压缩感知优化问题等价定义为双凸优化问题,证明了这个等价双凸优化问题的最优解也是压缩感知优化问题的最优解,然后定义了它的一个具有2阶以上的光滑性的目标罚函数及对应的交替子问题,给出了一个交替求解子问题迭代算法,理论上证明了所提出的交替算法的收敛性定理,导出了压缩感知的最优解显示表达式,设计了一种对一类特定的压缩感知问题有效的交替随机搜索算法。该方法为研究和解决实际的压缩感知问题提供了一种新的设计思路。 展开更多
关键词 压缩感知 等价表示 稀疏优化 目标罚函数 交替随机搜索算法
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OFDM水声通信系统动态OMP信道跟踪算法 预览
17
作者 戈俞峰 王彪 《声学技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期51-57,共7页
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)水声通信系统中最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法和静态压缩感知信道估计算法分别存在估计精度低、导频开销大和计算复杂度高、实时性差的缺点,利用水声信道... 针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)水声通信系统中最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法和静态压缩感知信道估计算法分别存在估计精度低、导频开销大和计算复杂度高、实时性差的缺点,利用水声信道冲激响应的时域相关性,通过建立动态稀疏观测模型,提出一种动态正交匹配追踪(Dynamic Orthogonal MatchingPursuit,D-OMP)信道跟踪算法。该算法仅在初始时刻进行一次完整的正交匹配追踪(OrthogonalMatching Pursuit, OMP)信道估计获取信道支撑集,之后通过连续跟踪前一时刻信道支撑集的变化来跟踪信道。仿真结果表明,在导频开销相同的情况下,与传统LS算法、经典OMP算法相比,所提算法具有更好的信道跟踪性能和较低的算法复杂度。 展开更多
关键词 水声通信 正交频分复用 信道跟踪 压缩感知
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时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法 预览
18
作者 蒋留兵 杨中丽 车俐 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第1期1-7,共7页
针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题,引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型,提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩,... 针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题,引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型,提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩,并进行近似相位补偿,然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题,方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数,通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像,且具有一定的抗噪性。 展开更多
关键词 时分MIMO雷达 稀疏阵列 逆傅里叶变换 压缩感知 混合匹配追踪
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电能质量扰动识别的小波压缩感知方法 预览
19
作者 吴志宇 朱云芳 +1 位作者 侯怡爽 陈维荣 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期1-7,共7页
为改善基于小波电能质量信号扰动识别中存在数据量大、识别率不高的不足,提出一种电能质量扰动识别的小波压缩感知新方法。该方法首先确定扰动信号在小波域中的稀疏性,利用小波压缩感知降维,获得少量测量数据,应用正交匹配追踪算法求取... 为改善基于小波电能质量信号扰动识别中存在数据量大、识别率不高的不足,提出一种电能质量扰动识别的小波压缩感知新方法。该方法首先确定扰动信号在小波域中的稀疏性,利用小波压缩感知降维,获得少量测量数据,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏矩阵;然后提取稀疏系数的最大值、标准差、峭度等组成特征向量,输入神经网络系统训练并实现分类识别。该方法具有采样数据少、处理方便、特征提取简单等特点。仿真结果表明,针对典型的7类单一扰动和复合扰动信号,所提方法在理想环境下识别率分别达到99.50%和99.43%,噪声环境下识别率分别达到97%和98%以上,拥有较强的鲁棒性和较好的准确性。 展开更多
关键词 电能质量 压缩感知 扰动识别 小波变换 BP神经网络
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浅谈海上压缩感知地震勘探 预览
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作者 黄小刚 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期162-175,共14页
压缩感知对于提高地震采集效率、降低地震采集成本、改善地震处理效果都有重要作用。在介绍和分析了海上压缩感知地震采集设计和评价的基本原理、实现方式以及降本增效意义的基础上,给出了海上压缩感知地震采集设计和评价的基本方案,并... 压缩感知对于提高地震采集效率、降低地震采集成本、改善地震处理效果都有重要作用。在介绍和分析了海上压缩感知地震采集设计和评价的基本原理、实现方式以及降本增效意义的基础上,给出了海上压缩感知地震采集设计和评价的基本方案,并用模型数据展示了海上压缩感知采集的效果;简要介绍了不同压缩感知地震数据处理技术的基本原理,针对传统压缩感知规则化难以处理规则假频的问题进行了方法改进(主要是在变换域进行了加权处理)模型和实际数据的应用结果证明了改进方法的应用效果良好。最后总结了压缩感知在同时震源炮集分离、地震噪声压制等方面的应用效果。对压缩感知地震勘探在采集设计、资料处理及时移地震油藏监测等方面的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 压缩感知 地震采集 地震处理 规则化 同时震源分离 压噪 时移地震
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