本文關鍵詞：基于壓縮感知的信號觀測和重構算法研究

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【摘要】：壓縮感知是一種新的采樣理論,若原始信號具有可稀疏性,在遠小于Nyquist采樣率的條件下,利用隨機采樣獲取信號的離散樣本,并運用一定的非線性重構算法重建信號。本文主要研究了壓縮感知中觀測矩陣優(yōu)化與重構算法設計這兩大部分:1.提出了基于QR分解與梯度下降法的觀測矩陣優(yōu)化。對它進行仿真實驗,與已有的幾種矩陣優(yōu)化方法分析比較,此優(yōu)化方法具有較好的重構效果。2.提出了基于l_o范數(shù)的共軛梯度算法,該算法的可行性和優(yōu)越性在實驗中得到了驗證。與其它重構算法比較,共軛梯度算法具有更快的速度和相對較好的重構效果。隨著采樣率增大,共軛梯度算法重構效果有大幅度提升,明顯高于其它算法。3.將觀測矩陣的優(yōu)化引入到共軛梯度重構算法中。針對共軛梯度重構算法,改進優(yōu)化其觀測矩陣,得到一個新的重構算法,即基于優(yōu)化觀測矩陣的共軛梯度算法。并用Matlab進行仿真實驗來驗證其可行性與優(yōu)越性,得到的結果顯示該算法在運行時間上大大地優(yōu)越于其他幾種重構算法。4.介紹了噪聲在重構算法中的影響。信號的傳輸無法避免噪聲的存在,本文在測量值中加入噪聲,觀測不同算法的重構效果。仿真實驗分析表明噪聲在本算法中是有害的。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;TP301.6

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本文編號：1240630