本文關鍵詞：基于原子曲線擬合的字典學習的信號去噪方法

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【摘要】：在信號去噪問題中,利用K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)等經典字典學習算法,對信號進行稀疏分解與信號重構,不能有效的消除噪聲影響。引入了非線性最小二乘和粒子群優(yōu)化的方法對經典的字典學習去噪方法進行了改進。利用K-SVD算法進行字典訓練;利用非線性最小二乘的方法對字典中的每一個原子進行擬合,得到修正后的字典;利用粒子群優(yōu)化的方法求解信號的稀疏表示,最終得到重構信號。通過實驗證明,該方法去除噪聲的效果相較于K-SVD和RLS-DLA(遞歸最小二乘字典學習算法)有明顯提高。
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【關鍵詞】： 字典學習 去噪 粒子群優(yōu)化 信號重構 曲線擬合
【基金】：國家自然科學基金(61372136)
【分類號】：TN911.4
【正文快照】： 引言1信號去噪問題是信號處理中的一個經典問題[1]。小波分析法作為一種經典的去噪算法,由Morlet于1984年首先提出。由于其具有良好的時頻分析特性,在去噪問題中得到了廣泛應用[2-3]。但這種方法的缺陷在于先驗信息依賴較大。在進行去噪前,必須首先根據(jù)信號類型確定使用的小波

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本文編號：923825