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通过CWLS-DL优化St-OMP算法的盲信号重构
被引量：
1
1
作者
郭凌飞
张林波
《应用科技》
CAS
2019年第3期40-45,50,共7页
针对稀疏成分分析理论的"两步法"中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合的算法,能够解决带权重信号误差的F-范数最小化问题,并通过增加单次迭代的原子数改变算法复杂度...
针对稀疏成分分析理论的"两步法"中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合的算法,能够解决带权重信号误差的F-范数最小化问题,并通过增加单次迭代的原子数改变算法复杂度。将此组合算法用于语音信号的盲源分离仿真实验,完成源信号重构。实验结果表明,用该组合算法重构的信号,能在保证提高重构精度的同时,与算法复杂度存在良好的折中。无噪声环境下该组合算法的性能为最佳,有噪声环境下可达到信号重构要求的最小信噪比约为17～18 dB。
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关键词
压缩感知
盲
信号
重构
信号
重构
精度
计算复杂度
稀疏成分分析
加权最小二乘
字典学习
正交匹配追踪算法
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职称材料
题名
通过CWLS-DL优化St-OMP算法的盲信号重构
被引量：
1
1
作者
郭凌飞
张林波
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《应用科技》
CAS
2019年第3期40-45,50,共7页
文摘
针对稀疏成分分析理论的"两步法"中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合的算法,能够解决带权重信号误差的F-范数最小化问题,并通过增加单次迭代的原子数改变算法复杂度。将此组合算法用于语音信号的盲源分离仿真实验,完成源信号重构。实验结果表明,用该组合算法重构的信号,能在保证提高重构精度的同时,与算法复杂度存在良好的折中。无噪声环境下该组合算法的性能为最佳,有噪声环境下可达到信号重构要求的最小信噪比约为17～18 dB。
关键词
压缩感知
盲
信号
重构
信号
重构
精度
计算复杂度
稀疏成分分析
加权最小二乘
字典学习
正交匹配追踪算法
Keywords
compressed sensing
blind signal reconstruction
signal reconstruction accuracy
computational complexity
sparse component analysis
weighted least squares
dictionary learning
orthogonal matching pursuit algorithm
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
通过CWLS-DL优化St-OMP算法的盲信号重构
郭凌飞
张林波
《应用科技》
CAS
2019
1
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参考文献
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