基于核心原子库和FHT的图像MP稀疏分解快速算法

为提高图像稀疏分解的速度和重构质量,提出一种基于核心原子库的图像MP稀疏分解快速算法。该算法首先利用核心原子库替代图像MP稀疏分解过程中的过完备原子库,可有效提高原子库的形成速度,且为最佳原子的全局搜索提供了可能;然后将图像和核心原子库中原子转换为一维信号,利用一维FHT寻找与待分解图像匹配的最佳原子,从而提高图像与原子的匹配速度。该算法不仅能有效提高图像MP稀疏分解的速度,而且克服了遗传算法局部最优的局限性,实现原子匹配的全局最优,相同条件下其分解结果具有更好的重构质量。实验结果验证了算法的有效性。     

基于GA和原子特性的信号稀疏分解

信号稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但是求得信号稀疏表示的稀疏分解计算量十分巨大,是阻碍其实时应用的主要因素。本文研究基于MatchingPursuit(MP)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子。根据稀疏分解中使用原子的特性,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种优化方法。算法的有效性为实验结果所证实。     

基于稀疏分解的微弱信号检测方法

微弱信号的检测在通信、雷达、声纳等领域有着重要的意义,一直是信号处理的难点。本文将信号稀疏分解思想应用于信号检测,提出一种算法。算法中信号稀疏分解采用Matching Pursuit(MP)算法实现,原子采用正弦波模型,通过对正弦波模型伸缩和平移形成过完备原子库。由MP分解结果,可检测出淹没在强噪声环境中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的微弱正弦信号。所提出方法在-40 dB极低信噪比环境下可以同时检测多个正弦信号。计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

信号稀疏分解中过完备原子库的集合划分

信号稀疏分解中使用的过完备原子库对分解效果十分重要,但同时它也是造成稀疏分解计算非常复杂的关键因素。为此,本文提出了利用信号集合划分研究过完备原子库的新方法。利用原子之间的等价关系,可以把过完备原子库划分成互不相交的子库,而每一个原子子库只需要用一个选出的相对应的原子即可代表。利用过完备原子库的集合划分,在信号稀疏分解效果不变的条件下,可以使信号稀疏分解过程的计算复杂度大为降低。本文所提方法的可行性和有效性为实验结果所证实。     

利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化.模拟退火算法模拟高温金属降温的热力学过程,广泛应用于求解组合优化问题.本文将模拟退火算法运用到信号的稀疏分解中,首先随机产生一组原子参数组,然后分别计算每个原子与信号或信号残差的内积的绝对值,找出内积绝对值最大的原子参数组并对它进行模拟退火处理,用处理的结果作为匹配追踪(MP)过程中每一步的最优解.在计算过程中利用原子的特性,进一步提高了信号稀疏分解的速度,并用本文提出的算法与其它方法进行了比较,实验结果表明了该算法的有效性.     

利用混沌优化实现基于MP的信号稀疏分解

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化.混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,混沌运动能在一定范围内按其自身的规律不重复地遍历所有状态.因此,如果利用混沌变量进行优化搜索,无疑会比随机搜索更具优越性.本文利用变尺度混沌优化方法在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,快速寻找匹配追踪(MP)过程中每一步的近似最佳原子,提高信号稀疏分解的速度,算法的有效性为实验结果所证实.     

宽带波达方向估计的快速算法

给出了一种用于任意阵列的宽带波达方向（ＤＯＡ）估计快速算法。它是基于信号子空间技术，通过处理截取的中心窄带频段数据来获得对方向的估计。由于仅对一个协方差矩阵进行奇异值分解且无需预处理，因而可做到快速实时；同时，由于采用的是单一中心频段数据，因而没有谱峰偏移及多频段的谱峰变宽现象，保证了算法的高分辨率。     

基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究

强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优化匹配追踪的快速算法。人工鱼是一种新型智能优化算法,具有并行寻优、全局收敛性好,对初值不敏感的特点。利用本文算法在重建信号质量不变的情况下,提高稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和精度,满足信号处理实时性要求。采用与超声信号最优匹配的Gabor函数,经伸缩和平移生成过完备原子库,提高对超声信号的表达能力。通过仿真分析和实际检测铸钢试件,表明该方法能够有效地检测出强噪声背景下的弱信号。     

窗口长度对隐性信号估计的影响

在通信系统的快速信道数字信号处理中，常采用加移动窗技术的直接信号估计方法，窗口长度对信号估计精确度有很大的影响。通过理论分析得出：范数条件估计比线性条件估计具有更高的精确度，因此在进行信号处理时，应使用范数条件或将线性条件转换为范数条件；并通过仿真得到最佳的窗口长度K=N3(N为信道输出采样点数)时，估计误差最小。     

基于四阶累积量自适应时延估计的改进

时间延迟估计在雷达和声纳等方面有着广泛的应用。为了在空间相关或不相关的高斯背景噪声下获得比较精确的时延估计值,提出了一种基于四阶累积量、借助于ETDE(Explicit Time Delay Estimation,利用sinc函数采样FIR滤波器)算法的自适应时延估计算法。此方法可以抑制相关或不相关高斯噪声的影响,可以跟踪时延,从而保证时延的唯一性,进而得到信号准确的时延估计。该算法在较低信噪比下能得到非高斯信号较准确的时延估计。理论分析和仿真结果证明了算法的有效性。