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基于贝叶斯推断的高斯反卷积信号恢复
1
作者
吕若曦
曾雪迎
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期162-168,共7页
针对高斯卷积和白噪声干扰的降质信号,提出一种基于贝叶斯推断的信号恢复模型和数值算法。在模型中引入模型差异项来描述卷积核估计误差,并用高斯分布来描述其统计特性。基于贝叶斯推断,将后验分布解耦为多个推断问题,对信号、模型误差...
针对高斯卷积和白噪声干扰的降质信号,提出一种基于贝叶斯推断的信号恢复模型和数值算法。在模型中引入模型差异项来描述卷积核估计误差,并用高斯分布来描述其统计特性。基于贝叶斯推断,将后验分布解耦为多个推断问题,对信号、模型误差和卷积核参数分别利用原始对偶混合梯度方法、高斯共轭先验法、随机游走的Metropolis算法进行交替更新,有效恢复信号的同时对卷积核参数进行不确定性量化并避免误差传播。数值实验表明,本方法可以同时估计卷积核和恢复信号,性能优于传统的信号恢复方法。
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关键词
贝叶斯反问题
盲反卷积
信号恢复
原始对偶混合梯度
随机游走
的
metropolis
算法
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题名
基于贝叶斯推断的高斯反卷积信号恢复
1
作者
吕若曦
曾雪迎
机构
中国海洋大学数学科学学院
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期162-168,共7页
基金
青岛市自然科学基金项目(23-2-1-158-zyyd-jch)
中央高校基本科研业务费专项(202064006)资助。
文摘
针对高斯卷积和白噪声干扰的降质信号,提出一种基于贝叶斯推断的信号恢复模型和数值算法。在模型中引入模型差异项来描述卷积核估计误差,并用高斯分布来描述其统计特性。基于贝叶斯推断,将后验分布解耦为多个推断问题,对信号、模型误差和卷积核参数分别利用原始对偶混合梯度方法、高斯共轭先验法、随机游走的Metropolis算法进行交替更新,有效恢复信号的同时对卷积核参数进行不确定性量化并避免误差传播。数值实验表明,本方法可以同时估计卷积核和恢复信号,性能优于传统的信号恢复方法。
关键词
贝叶斯反问题
盲反卷积
信号恢复
原始对偶混合梯度
随机游走
的
metropolis
算法
Keywords
Bayesian inverse problem
blind deconvolution
signal restoration
primal-dual hybrid gradient
metropolis
algorithm for random walk
分类号
O242 [理学—计算数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯推断的高斯反卷积信号恢复
吕若曦
曾雪迎
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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