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曲波域高斯混合尺度模型的图像压缩重构

中国图象图形学报 2013年第10期18卷 1247-1254页

作者：纪建李晓许双星西安电子科技大学计算机学院西安710071

压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行,利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识,从比香农采样少得多的观测值中重构原始信号。近年来,两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法,因其与多尺度几何分析存在紧密联系,且算法参数... 详细信息

压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行,利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识,从比香农采样少得多的观测值中重构原始信号。近年来,两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法,因其与多尺度几何分析存在紧密联系,且算法参数少,思想比较简单等特点,已经应用到了压缩重构中。但其使用时域的软硬阈值算子,不能获得很好的图像稀疏表示,从而使得算法重构精度不高。针对上述问题,在研究两步迭代阈值算法的基础上,提出一种自适应的两步迭代阈值算法。该算法利用当前估计值提供的信息自适应估计步长参数,保证了估计值向最优解方向移动,提高了算法的重构精度,且针对其稀疏表示信号能力不足的缺点,运用高斯混合尺度模型对曲波邻域系数进行建模,充分利用曲波变换平移不变性和多方向选择性的优点,增加了图像表示的稀疏度。最后将其应用到图像压缩重构中,实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉上都优于小波域高斯混合尺度模型和曲波硬阈值重构方法。

关键词：压缩重构两步迭代阈值曲波域高斯混合尺度模型自适应步长

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基于散射中心的风电机RCS数据压缩重构

计算机仿真 2019年第12期36卷 102-107页

作者：唐波陈昊奉彭李耀伟三峡大学电气与新能源学院

为解决风电机对雷达信号干扰的实时处理问题,必须将数据量超过十亿量级的风电机全姿态雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)数据进行有效压缩重构。针对传统阈值离散傅里叶变换(Threshold Discrete Fourier Transform,TDFT)由于阈值... 详细信息

为解决风电机对雷达信号干扰的实时处理问题,必须将数据量超过十亿量级的风电机全姿态雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)数据进行有效压缩重构。针对传统阈值离散傅里叶变换(Threshold Discrete Fourier Transform,TDFT)由于阈值选取困难而压缩重构效果不佳的问题,避开阈值的选取问题,基于电磁散射理论,提出了一种采用风电机散射中心参数集表征大量RCS数据的思想。基于几何绕射理论散射中心模型,采用总体最小二乘-旋转不变技术信号参数估计(Total Least Squares-Estimated Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,TLS-ESPRIT)法,求解了由风电机RCS数据所构成的两个子向量间的旋转因子矩阵,进而获取了风电机一维散射中心参数集,最终实现风电机RCS数据的有效压缩重构。以金风77/1500型风电机为算例。结果表明,与TDFT相比,在同一重构误差范围内,基于散射中心的压缩重构方法数据压缩比最高可达31.25。

关键词：风电机雷达散射截面压缩重构散射中心压缩比

匹配时频原子的电能质量扰动压缩重构方法研究

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匹配时频原子的电能质量扰动压缩重构方法研究

作者：张文玉重庆大学

学位级别：硕士

近年来，电能质量问题日益突出，引起供电部门和用户的密切关注。电能质量扰动分析处理的关键是能够对电网监测的海量数据进行有效的压缩储存、检测定位以及分类识别，而对扰动信号进行有效处理依赖于高效的扰动信号分析方法。针对传统... 详细信息

近年来，电能质量问题日益突出，引起供电部门和用户的密切关注。电能质量扰动分析处理的关键是能够对电网监测的海量数据进行有效的压缩储存、检测定位以及分类识别，而对扰动信号进行有效处理依赖于高效的扰动信号分析方法。针对传统电能质量扰动分析方法难以简洁灵活提取非平稳电能质量扰动有效细微特征以及所提取扰动特征信息量数据过大难以存储传输的问题，本文在匹配追踪算法(MP)基础上，提出了一种应用于电能质量扰动压缩重构及扰动匹配特征参量提取框架及其相应改进算法。主要研究内容及成果如下：首先，提出了一种匹配Gabor时频原子的电能质量扰动压缩重构及扰动匹配特征参量提取框架。通过对Gabor过完备时频原子库离散优化处理，采用匹配追踪方法(MP)对常见的非平稳电能质量扰动信号进行匹配时频原子自适应稀疏分解，获得一系列最佳匹配电能质量扰动信号整体以及局部细微特征的时频原子及其参量化解析形式。设定本地和检测端原子库,建立原子序号一一映射关系,将最佳匹配扰动信号特征的时频原子对应的原子序号及分解系数通过编码处理后进行低数据量传输存储,在本地端调取对应的时频原子,实现扰动信号的高精度压缩重构。算例仿真表明，该方法扰动匹配特征重构信噪比高达50dB，均方误差数量级为0.001，能量恢复系数达到0.99以上，在压缩率优于小波包基础上，具有更优良的压缩重构性能及多分辨能力，表达信号更加精确、简洁、灵活及自适应,满足电能质量扰动分析处理要求。其次，针对匹配扰动特征冗余分量过多及分解效果较差的问题，提出了一种正交优化时频原子的电能质量扰动匹配特征分析改进算法(O-MP)。该算法在匹配时频原子框架基础上，通过对搜寻的最佳时频原子进行正交变换及更新投影空间,减小冗余分量，实现电能质量扰动的压缩重构及特征参量提取。通过仿真算例分析，该方法相对基于MP的稀疏分解框架，匹配扰动特征精度及收敛性能进一步提高。再次，针对匹配扰动特征搜寻最佳时频原子计算复杂度大及搜寻效率较差的问题，提出了一种遗传优化时频参量的电能质量扰动匹配特征分析改进算法(GA-MP)。该算法在匹配时频原子框架基础上，通过遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对时频原子参量进行优化计算，以寻优空间代替过完备原子库，降低了匹配追踪搜索过程的复杂度，从而实现电能质量扰动的压缩重构及特征参量提取。通过仿真算例分析，改进算法基本保持了MP优良的压缩重构性能，计算复杂度缩减率为95.8%，算法收敛性得到提高，匹配扰动信号计算效率提高80-100倍。最后，结合O-MP和GA-MP思想，提出了一种正交优化遗传搜寻最佳原子的电能质量扰动匹配特征分析改进算法(GA-OMP)。该算法在匹配时频原子框架基础上，通过遗传算法（GA）对时频原子参量进行优化计算，降低匹配追踪搜索过程的计算复杂度，同时对遗传优化搜寻的最佳时频原子进行正交化处理及更新投影空间,减小冗余分量，从而实现电能质量扰动的压缩重构及特征参量提取。算例仿真结果表明，在迭代次数相同情况下，GA-OMP相对GA-MP和MP,具有更优良的压缩重构性能和收敛性，且基本保留了GA-MP优良的计算复杂度及匹配扰动信号特征的运行效率。

关键词：电能质量时频原子匹配追踪压缩重构稀疏分解

基于平滑渐进l_1范数的压缩感知信号的重构算法

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计算机应用与软件 2018年第11期35卷 289-295页

作者：陈暄潘春平龙丹浙江工业职业技术学院浙江绍兴312000 浙江大学浙江杭州310058

信号重构是压缩传感领域中的研究方向之一。针对基于l1范数在信号重构中存在不光滑、可导性差等缺点,构造一种基于l1范数平滑渐进函数。并对该函数的单调性和最优解序列收敛性进行证明。在仿真实验中,通过实例验证该算法的有效性。与经... 详细信息

信号重构是压缩传感领域中的研究方向之一。针对基于l1范数在信号重构中存在不光滑、可导性差等缺点,构造一种基于l1范数平滑渐进函数。并对该函数的单调性和最优解序列收敛性进行证明。在仿真实验中,通过实例验证该算法的有效性。与经典重构算法在重构指标方面进行比较,实验效果证明该算法的重构效果更好,并且误差小、精度高。

关键词：压缩重构 l1范数平滑渐进

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相控阵超声缺陷检测数据压缩感知

声学学报 2019年第5期44卷 807-817页

作者：白志亮陈世利贾乐成曾周末天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室

为了解决超声相控阵信号采集、存储和传输中数据量大的问题,研究了压缩感知在相控阵无损检测信号和图像压缩重构中应用的可行性。首先使用5种贪婪算法对相控阵仿真信号进行压缩重构,根据百分比均方误差选取最优算法并考虑了噪声对精度... 详细信息

为了解决超声相控阵信号采集、存储和传输中数据量大的问题,研究了压缩感知在相控阵无损检测信号和图像压缩重构中应用的可行性。首先使用5种贪婪算法对相控阵仿真信号进行压缩重构,根据百分比均方误差选取最优算法并考虑了噪声对精度的影响,结果表明压缩感知可以用低于奈奎斯特极限的测量点数准确重构原始图像;其次用人工缺陷回波信号进行实验验证,通过稀疏度计算选择适用相控阵信号的最优稀疏基,并通过5种传感矩阵的优化选择进一步提高了重构精度。实验结果尽管达不到仿真中的理想效果,但是能以少量测量值准确恢复图像,并能保证缺陷的识别,说明压缩感知算法可以有效提高相控阵缺陷检测效率。此外,在保持测量点数相同的情况下,仿真和实验都研究了不同采样率对重构精度的影响,当测量点数超过一定值时,证实了压缩感知实际与采样率无关。

关键词：压缩感知相控阵超声采样率压缩率仿真信号重构误差压缩重构稀疏度稀疏基传感矩阵重构精度缺陷检测

遗传优化时频参数的电能质量扰动匹配特征分析

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中国电机工程学报 2013年第28期33卷 106-113,17页

作者：侯世英张文玉孙韬陈剑飞邹学伟输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400044

针对电能质量暂态扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁灵活提取有效细微特征以及匹配追踪算法计算量大的问题，提出一种应用于电能质量扰动特征参量提取及压缩重构的匹配时频原子框架及其遗传优化改进算法。在Gabor过完备时频原子库... 详细信息

针对电能质量暂态扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁灵活提取有效细微特征以及匹配追踪算法计算量大的问题，提出一种应用于电能质量扰动特征参量提取及压缩重构的匹配时频原子框架及其遗传优化改进算法。在Gabor过完备时频原子库离散基础上，采用匹配追踪方法（matching pursuit，MP）对扰动信号进行时频原子白适应分解，并通过遗传算法（genetic algorithm，GA）对时频原子参量进行优化计算，从而降低匹配追踪搜索过程的复杂度，获得最佳匹配电能质量扰动信号特征的时频原子参量化解析表示以及匹配特征重压缩构波形。算例仿真表明，该框架重构信噪比高达50dB，均方误差数量级为0．001，能量恢复系数达到0．99以上，与小波（包）相比，具有更优良的压缩重构性能及多分辨能力，遗传优化时频参量的改进算法，基本保持了MP优良的压缩重构性能，计算复杂度缩减率为95．8％，算法收敛性得到提高，匹配扰动信号计算效率提高80～100倍，满足电能质量扰动分析要求。

关键词：时频原子匹配追踪压缩重构遗传算法电能质量扰动

基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法

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机械工程学报 2018年第6期54卷 118-127页

作者：郭俊锋石斌雷春丽魏兴春李海燕兰州理工大学机电工程学院

针对机械装备在状态监测与故障诊断过程中,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,面临的大量机械振动信号存储、传输和处理等困难问题,提出基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法。分析机械振动信号在基于双稀疏字典模型... 详细信息

针对机械装备在状态监测与故障诊断过程中,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,面临的大量机械振动信号存储、传输和处理等困难问题,提出基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法。分析机械振动信号在基于双稀疏字典模型训练得到的过完备字典上的近似稀疏性;然后利用高斯随机矩阵作为测量矩阵对机械振动信号进行压缩测量;最后通过双稀疏字典模型训练得到的过完备字典,结合正交匹配追踪算法完成对原始机械振动信号的重构。仿真测试结果表明,在相同压缩率下,相比经典K-奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)字典训练方法,所提的方法有更高的重构精度,同时重构时间缩短将近50%。该方法既可以得到较高的信号压缩比又有着精确的信号重构性能。

关键词：振动信号双稀疏字典模型稀疏表示压缩重构

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声发射信号的压缩感知仿真与实现

中国科技论文 2015年第23期10卷 2779-2782,2799页

作者：张闯蒋盼商士博蔡智超李福彪河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室天津300130 华中科技大学电气与电子工程学院武汉430074

声发射检测技术对大型构件进行在线监测、检测时会产生大量的数据,这对检测系统的数据传输和存储性能提出了更高的要求。为了解决这一问题,基于压缩感知理论原理,选取不同的压缩采样率对声发射仿真信号和断铅实验信号进行了压缩重构,并... 详细信息

声发射检测技术对大型构件进行在线监测、检测时会产生大量的数据,这对检测系统的数据传输和存储性能提出了更高的要求。为了解决这一问题,基于压缩感知理论原理,选取不同的压缩采样率对声发射仿真信号和断铅实验信号进行了压缩重构,并对重构的结果进行了对比分析。结果表明:压缩采样率是影响重构效率的重要因素,随着压缩采样率的增加,重构信号的精度也随之增加,但重构时间也会相应变长。综合考虑信号的时频特征、重构误差和重构时间等参数,当压缩采样率不小于25%时,即可满足声发射信号分析要求。

关键词：压缩感知理论声发射压缩重构压缩采样率

基于广义正交匹配追踪的电能质量信号重构方法研究

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基于广义正交匹配追踪的电能质量信号重构方法研究

作者：丁灵卫江苏大学

学位级别：硕士

在电力系统规模日益扩大、用电情况日益复杂的今天,电能质量问题显得尤为突出。电能质量已经成为电力系统研究中的一大主流方向,并直接关乎着电力系统的安全供电、经济效益和节能减排。因此,对电能质量的实时监测和分析处理尤为重要。利... 详细信息

在电力系统规模日益扩大、用电情况日益复杂的今天,电能质量问题显得尤为突出。电能质量已经成为电力系统研究中的一大主流方向,并直接关乎着电力系统的安全供电、经济效益和节能减排。因此,对电能质量的实时监测和分析处理尤为重要。利用Nyquist采样定理对电能质量数据进行采样压缩,受限于采样频率需要采集海量的数据,这无疑给数据的采样、压缩、存储和传输都带来了极大困难。压缩感知理论能通过少量的采样突破传统采样频率限制,并将信号的采样与压缩合二为一,直接感知信号中的有用信息,最后通过算法精确重构出原始信号,在电能质量领域有着独特的应用前景。本文主要研究在压缩感知理论下对电能质量信号的重构,主要研究内容分为电能质量信号的稀疏基和重构算法两个部分,具体如下:(1)深入探讨压缩感知理论基础包括稀疏基、测量矩阵、重构算法三大组成部分。根据电能质量的定义和标准,对研究的信号按标准分类,并在MATLAB中分别建立单一和复合扰动的信号模型。(2)针对暂态和复合电能质量扰动信号在傅里叶稀疏基下导致重构丢失主要信息、性能不佳的缺点,在压缩感知框架下,采用一种基于离散小波稀疏变换的方法对电能质量信号进行采样压缩。仿真实验结果表明,该方法对暂态扰动的重构精度提升很明显,说明该方法比傅里叶稀疏基更具有对各种信号的普适性,满足电能质量重构的基本要求。(3)在离散小波稀疏变换下部分稳态信号稀疏度偏大,提出了一种基于广义正交匹配追踪算法的电能质量信号重构方法,通过改善迭代过程中原子的挑选机制,不仅提高了对较高稀疏度信号的重构能力,而且改善了重构效果。仿真实验结果表明,广义正交匹配追踪算法不仅对较高稀疏度的稳态扰动信号重构性能提升明显,而且对暂态扰动和复合扰动信号具有明显的重构性能提升。此外在重构速度上,广义正交匹配追踪算法较其它贪婪算法也有大幅提升。这些都说明该方法适用于各种电能质量扰动信号的精确重构,具有一定的应用参考价值。

关键词：电能质量压缩感知稀疏表示离散小波压缩重构广义正交匹配追踪