本文關(guān)鍵詞：低存儲化壓縮感知

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【摘要】：目的非相關(guān)觀測是壓縮感知(CS)理論中的關(guān)鍵因素。高斯隨機矩陣作為一種普適的CS非相關(guān)觀測矩陣,在壓縮感知中得到廣泛的研究與應用。但在實際應用中,卻存在實際內(nèi)存占用較多,不適應大規(guī)模應用的問題。為尋求降低隨機觀測矩陣所需的存儲空間,提出一種基于半張量積的壓縮感知方法,利用該方法可以成倍地降低觀測矩陣所需的存儲空間。方法該方法利用半張量積理論,構(gòu)建降維隨機觀測矩陣,實現(xiàn)對原始信號的隨機觀測,并采用lq(0q1)范數(shù)的迭代重加權(quán)最小二乘法進行重構(gòu),從而得到稀疏信號的估計值。結(jié)果仿真實驗分別采用1維稀疏信號和2維圖像信號進行了測試,并從重構(gòu)概率、迭代收斂速度、重構(gòu)信號的峰值信噪比等角度進行了測試和比較。通過不同大小的隨機觀測矩陣比較驗證表明,采用降維后觀測矩陣進行采樣和重構(gòu),其重構(gòu)信號質(zhì)量并沒有明顯下降,但其觀測矩陣所需的存儲空間卻可大大降低,如降低為通常的1/4,1/16,甚至更低。結(jié)論本文壓縮感知方法,可以大大降低觀測矩陣所需的存儲空間,同時有效降低數(shù)據(jù)運算復雜度以及內(nèi)存占用率,有助于壓縮感知的應用。
【作者單位】： 浙江樹人大學信息科技學院;
【基金】：浙江省自然科學基金項目(LY14E070001) 浙江省公益技術(shù)應用研究計劃項目(2015C33074) 浙江省科技計劃項目(2014C33058) 浙江省高等學校訪問學者專業(yè)發(fā)展項目(FX2014090)~~
【分類號】：TN911.73
【正文快照】： 0 引言 壓縮感知理論(CS)是近年提出的一種可將模擬信號以較低采樣頻率轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式壓縮信號的有效途徑。壓縮感知理論指出,若采樣信號在某個變換域是稀疏的或者本身就是較稀疏的,則可用一個不相干的觀測矩陣,直接采集少量的觀測數(shù)據(jù),通過解一個優(yōu)化問題便可從少量的采集數(shù)

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本文編號：1138231