为大幅度减少采集路面不平度信号的存储空间，提高采集速度，基于压缩感知理论针对标准路面的不平度信号进行压缩采样和重构。首先验证了B级路面不定度信号在频域下的近似稀疏性，并进行了信号的压缩采样。针对现阶段凸优化方法和常用的三种贪婪算法的不足，提出一种改进的模拟退火算法与子空间追踪算法相结合的稀疏度自适应匹配追踪算法，利用改进的模拟退火算法快速搜索匹配最优的稀疏度，并采用子空间追踪算法快速重构信号。仿真实验对比五种重构方法，结果表明，凸优化方法精度较高，耗时过长；OMP和SP算法耗时极短，但需要预先进行实验来估测信号的稀疏度，实用性低；SAMP算法能实现稀疏度的自适应匹配，但匹配的误差较大，且耗时较长；提出的新方法具有良好的精度和较快的执行速度，R-squares和耗时的均值分别为0.983 7和2.77 s，稀疏度估测效果较好，且采样点数的增加不影响算法重构信号的速度。
2022-03-05 17:13:15
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MP算法：在冗余字典里选择与观测向量最相关的原子，进行稀释逼近，计算近似值与所选原子的残差，再继续反复相关比较，知道残差很小很小。。
2022-03-03 14:17:22
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在移动到移动传感网络中，利用无线信道的固有稀疏性，可将 FBMC/OQAM 系统信道估计作为一个压缩感知问题来研究，以提高系统频带利用率。首先，提出了一种新的基于Tanimoto系数的弱选择正则化正交匹配追踪（T-SWROMP）算法，以提高 LS 信道估计的精度。然后，分别用结合辅助导频和编码方法的 T-SWROMP方法来估计FBMC/OQAM系统中的信道频率响应。仿真结果表明，所提方法比传统的SWOMP方法具有更低的复杂度。此外，其在双选择信道下比传统的OMP、SWOMP和ROMP方法具有更好的BER性能。
2022-03-01 09:07:17
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关键一：信号的稀疏表示问题（1）
信号的稀疏性是压缩感知理论的一个重要前提。
稀疏的数学定义
信号 X 在正交基 下的变换系数向量为 ，假如对于0
2022-02-16 22:00:37
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无线传感器网络中数据具有较强联合稀疏特性，应用压缩感知理论，通过联合编码压缩数据，再使用联合解码进行还原，可实现低采样代价收集传感数据。提出了一种基于联合稀疏模型与压缩感知理论的同步子空间追踪算法，以稀疏特性为先验知识，通过回溯迭代方式，判断并选取合适的联合子空间，用更少量观测值实现原始传感数据的精确重构。与SCoSaMP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采样率下相比较，同步子空间追踪算法具有较好的恢复性能。
2022-02-15 20:53:33
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本文利用压缩感知算法对心电数据信号进行压缩，从而实现心电数据的高压缩率与高精度。从压缩感知算法的原理可知，稀疏字典能够反映某类数据的结构信息，因此，针对心电数据这一具有特殊结构的数据，利用压缩感知算法探索其内在的结构，能够更加符合心电数据的变化规律。本文通过实验在MIT-BIH数据库上进行验证，对比了传统的压缩算法，证明本文提出的算法在均方根误差和压缩率上都能取得较好的效果。
2022-01-25 10:33:15
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