發(fā)布時(shí)間：2018-02-04 14:23

  本文關(guān)鍵詞： 壓縮感知(CS) 稀疏表示 正交匹配追蹤(OMP) 信號(hào)去噪 FBG傳感信號(hào)　出處：《光電子.激光》2014年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：基于壓縮感知(CS)的正交匹配追蹤(OMP)算法,須以稀疏度確定為先驗(yàn)條件,在實(shí)際應(yīng)用中稀疏度不易確定的情況下,本文提出了稀疏度確定方法和二次正交匹配追蹤(TOMP)算法。先引入熵權(quán)法采用多指標(biāo)融合并結(jié)合飽和值點(diǎn)法確定稀疏度,然后利用所提方法對(duì)實(shí)驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明:與同類(lèi)算法相比,本文所提TOMP算法增加0.1s運(yùn)行時(shí)間降低了12~22%的重構(gòu)誤差,更好折中處理了重構(gòu)誤差和時(shí)間;與不同類(lèi)算法相比,本文所提方法重構(gòu)的信號(hào)信噪比(SNR)最大可提升22dB,且均方根誤差(RMSE)降低0.7,因此去噪效果更優(yōu)。
[Abstract]:The orthogonal matching tracking (OMP) algorithm based on compressed sensing (CS) must take the sparse degree as a priori condition, and it is difficult to determine the sparse degree in practical applications. In this paper, the sparse degree determination method and Quadratic orthogonal matching tracking algorithm are proposed. Firstly, the entropy weight method is introduced to determine the sparsity with the combination of multi-index fusion and saturation point method. The simulation results show that compared with the similar algorithms, the proposed TOMP algorithm increases the running time by 0.1 s and reduces the reconstruction error by 12 ~ 22%. Better compromise deals with reconstruction error and time; Compared with different kinds of algorithms, the SNR (signal to noise ratio) can be increased by 22 dB and RMSE is reduced by 0.7, so the denoising effect is better.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)化控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶郵電大學(xué)光纖通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61275077) 重慶市基礎(chǔ)與前言研究計(jì)劃(cstc2013jcyjA40052)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 1引言光纖傳感系統(tǒng)中,解調(diào)技術(shù)是決定其測(cè)量結(jié)果的關(guān)鍵。光纖傳感信號(hào)在采集和傳輸過(guò)程中會(huì)引入大量噪聲,嚴(yán)重影響了信號(hào)解調(diào)精度。因此,對(duì)含噪傳感信號(hào)的處理是十分必要的。小波具有多尺度、多分辨率的特性,在信號(hào)處理中去噪效果好,而受到廣泛關(guān)注。具有代表性的有小波閾值去

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1490427