【摘要】：基于小波樹模型的壓縮感知可以通過較少的觀測量得到魯棒的信號重構(gòu),但采用最優(yōu)樹逼近時,則存在復(fù)雜度大的問題。在證明分層后的小波樹仍然具備連通樹性質(zhì)的基礎(chǔ)上,提出了基于小波分層連通樹結(jié)構(gòu)的壓縮重構(gòu)算法,在與原觀測量一致的情況下,保證了重構(gòu)精度并且提高了重構(gòu)效率。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)算法相對于原算法在處理大尺度數(shù)據(jù)時,效率有明顯的改善。
[Abstract]:The compression perception based on wavelet tree model can obtain robust signal reconstruction by less observation, but the problem of high complexity exists when the optimal tree approximation is adopted. On the basis of proving that the layered wavelet tree still possesses the properties of connected tree, a compression reconstruction algorithm based on the structure of the wavelet hierarchical connected tree is proposed. The reconstruction accuracy is guaranteed and the reconstruction efficiency is improved under the same condition as the original observations. The experimental results show that the improved algorithm is more efficient than the original algorithm in dealing with large scale data.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61201120)
【分類號】：TN911.7

【共引文獻(xiàn)】

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3 許躍生,鄒青松;小波樹逼近及其應(yīng)用[J];中國科學(xué)(A輯:數(shù)學(xué));2004年06期

4 鄭慧;韓明月;胡炳文;楊光;;不同采樣模式的固體DQ-SQ實驗的壓縮感知重建比較[J];波譜學(xué)雜志;2014年04期

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【相似文獻(xiàn)】

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9 何宜寶;畢篤彥;;利用概率結(jié)構(gòu)稀疏模型實現(xiàn)信號重構(gòu)的新算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報;2013年02期

10 薛男;凌霖;陶曉洋;曹佩佩;;基于壓縮感知的信號重構(gòu)[J];電子設(shè)計工程;2013年07期

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10 張佃昌;小波技術(shù)在信號重構(gòu)及去噪中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2007年

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本文編號：2379850