本文關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)的恢復(fù)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,稀疏信號(hào)恢復(fù)問題已經(jīng)成為信號(hào)處理領(lǐng)域中一個(gè)非常引人關(guān)注的研究課題。許多研究者從不同的角度進(jìn)行了相關(guān)研究,提出了眾多有效地稀疏信號(hào)恢復(fù)算法,其中包括結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)表示算法。該類算法將信號(hào)的結(jié)構(gòu)化先驗(yàn)信息融入到算法設(shè)計(jì)中,充分挖掘了稀疏信號(hào)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特性,大大提高了稀疏恢復(fù)算法的分離精度,目前已經(jīng)成為信號(hào)處理領(lǐng)域中一個(gè)全新的研究方向。本論文將對(duì)結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)恢復(fù)問題進(jìn)行研究,以現(xiàn)有稀疏信號(hào)恢復(fù)算法為基礎(chǔ),力爭(zhēng)在字典學(xué)習(xí)以及信號(hào)恢復(fù)方法上給出一些改進(jìn)和創(chuàng)新。本文首先簡(jiǎn)述了稀疏信號(hào)恢復(fù)問題中的基本理論。其次介紹了字典學(xué)習(xí)中較經(jīng)典的算法的主要思想、步驟以及算法性能。同時(shí),分類介紹了稀疏信號(hào)的恢復(fù)算法以及每類算法的相關(guān)理論。之后,針對(duì)結(jié)構(gòu)化稀疏問題,提出了兩種結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)的恢復(fù)算法——字典學(xué)習(xí)中的字典初始化算法以及基于求解一個(gè)行梯形系統(tǒng)的兩階段稀疏心電信號(hào)恢復(fù)算法,從而使結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào)恢復(fù)問題的理論有所拓展、算法性能有所提高。具體工作概括如下：在第二章中,我們發(fā)掘信號(hào)之間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息,基于這些結(jié)構(gòu)信息生成一個(gè)參考信號(hào),并將其融入到字典的初始化中,給出了一種新的字典初始化方法。該算法克服了原K-SVD算法僅利用svD分解、未考慮信號(hào)之間的結(jié)構(gòu)信息帶來的局限性。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的算法有著較高的收斂速度,較低的總體誤差,同時(shí)恢復(fù)的字典原子的數(shù)目也更多。第三章針對(duì)心電信號(hào)的周期結(jié)構(gòu)特性,提出了一個(gè)兩階段的稀疏生體信號(hào)恢復(fù)算法：字典學(xué)習(xí)階段,通過聚集子空間方法估計(jì)字典；稀疏信號(hào)恢復(fù)階段,先通過不同時(shí)刻點(diǎn)活躍信號(hào)的個(gè)數(shù)將所有時(shí)刻點(diǎn)進(jìn)行分層,隨后構(gòu)造出相應(yīng)的變換矩陣用于一層一層的恢復(fù)稀疏信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章中提出的兩階段方法能夠較好的重構(gòu)心電信號(hào)。最后,在第四章,對(duì)本文的主要工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)今后的研究方向做了一定的展望。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)化稀疏信號(hào) 字典學(xué)習(xí) 心電信號(hào) 矩陣變換
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 稀疏表示的概念10-11
• 1.2 稀疏表示的相關(guān)算法11-15
• 1.2.1 字典學(xué)習(xí)算法11-13
• 1.2.2 稀疏信號(hào)的恢復(fù)算法13-15
• 1.3 稀疏表示的應(yīng)用15-16
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)和主要工作16-17
• 第二章 帶參考的K-SVD:字典學(xué)習(xí)的初始化方法17-30
• 2.1 引言17-18
• 2.2 提出的算法18-21
• 2.2.1 信號(hào)的自相關(guān)性19-20
• 2.2.2 參考信號(hào)的生成20-21
• 2.2.3 EigMat-R算法流程21
• 2.3 仿真實(shí)驗(yàn)21-28
• 2.3.1 關(guān)于仿真數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果22-23
• 2.3.2 關(guān)于圖像數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果23-28
• 2.4 結(jié)論和展望28-30
• 第三章 基于行梯形系統(tǒng)的稀疏心電信號(hào)恢復(fù)算法30-43
• 3.1 引言30-31
• 3.2 兩階段的稀疏信號(hào)恢復(fù)算法31-38
• 3.2.1 字典估計(jì)31-32
• 3.2.2 行梯形系統(tǒng)的稀疏信號(hào)恢復(fù)算法簡(jiǎn)介32-37
• 3.2.3 算法流程37-38
• 3.3 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.3.1 數(shù)據(jù)生成38
• 3.3.2 參數(shù)估計(jì)38
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-42
• 3.4 結(jié)論42-43
• 第四章 結(jié)論和展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-50
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表和已投稿的論文50-51
• 致謝51

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本文編號(hào)：278361