壓縮感知中信號重構(gòu)算法的研究.pdf

1、壓縮感知理論是近年來興起的一種新的采樣理論，其在采樣的同時對信號進(jìn)行壓縮，將采樣過程和壓縮過程合二為一，從而突破了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定律的束縛，節(jié)約了大量的存儲、傳輸、計算等資源。
　　本文首先以壓縮感知理論中三大關(guān)鍵步驟為主線，對壓縮感知的理論框架進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述。它包括了信號的稀疏表示，測量矩陣的設(shè)計以及信號的重構(gòu)三個部分。然后，對這三個部分分別進(jìn)行了研究。在信號的稀疏表示方面，闡述了信號稀疏分解的歷史，然后對信號的稀疏分解發(fā)

2、展進(jìn)行綜述，最后對常用的稀疏分解的算法進(jìn)行了比較與分析；在測量矩陣設(shè)計方面，對測量矩陣的設(shè)計進(jìn)行了分類并分析了一些常用的測量矩陣的優(yōu)缺點(diǎn)，同時給出了改進(jìn)的設(shè)計方案。信號的重構(gòu)是壓縮感知理論中最重要的部分，本文著重對信號的重構(gòu)算法進(jìn)行了研究，并修改了OMP算法的程序，闡述了一些常見重構(gòu)算法的實現(xiàn)原理，并對它們的時間復(fù)雜度和重構(gòu)精度進(jìn)行了比較和分析，并用二維圖像進(jìn)行仿真和驗證。然后對基追蹤算法及基追蹤去噪算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并對算法進(jìn)行了