本文選題：信號(hào)采樣　切入點(diǎn)：壓縮感知　出處：《信號(hào)處理》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在稀疏信號(hào)處理中,壓縮感知能夠用較低的采樣頻率對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣,而信號(hào)重建的問(wèn)題則可歸結(jié)為一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題,并可采用粒子群算法進(jìn)行求解。針對(duì)壓縮感知問(wèn)題,本文對(duì)傳統(tǒng)的粒子群算法進(jìn)行了深入的分析和改進(jìn),得到了粒子數(shù)目的下界,并提出了三維環(huán)形鄰域結(jié)構(gòu)和多群協(xié)作機(jī)制,依此建立了有效的壓縮感知重建方法,且將其應(yīng)用于二維稀疏信號(hào)的重建。最后,本文通過(guò)在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)上實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這種新型壓縮感知方法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:In sparse signal processing, compression sensing can compress and sample sparse signals at a lower sampling frequency, and the problem of signal reconstruction can be reduced to an optimization problem. Particle swarm optimization algorithm can be used to solve the problem. In this paper, the traditional particle swarm optimization algorithm is deeply analyzed and improved, and the lower bound of particle number is obtained, and the three-dimensional ring neighborhood structure and multi-group cooperation mechanism are proposed. Based on this, an effective compression sensing reconstruction method is established and applied to the reconstruction of two-dimensional sparse signals. Finally, the effectiveness and superiority of the new compression sensing method are verified by the experimental results on the simulation and real data.
【作者單位】： 北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院信息科學(xué)系和數(shù)學(xué)及其應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61171138)資助
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1587498