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基于Kronecker压缩感测的机制,具有完全独立的采样尺寸,用于高光谱成像
我们提出了一种新的Kronecker高光谱(HS)图像压缩感知方法,包括成像机制和相应的重建方法。 所提出的机制能够在采样时压缩所有维度的数据,这可以通过三个完全独立的采样设备来实现。 结果,该机制大大减少了控制点和存储需求。 另外,我们还可以根据不同的HS图像选择合适的稀疏基并生成相应的优化感测矩阵或独立更改每个维度的采样率分布。 作为机制的合作,我们将稀疏模型和低多线性秩模型相结合,以开发一种重构方法。 分析表明,与基于稀疏模型的传统方法相比,我们的重建方法具有较低的计算复杂度。 仿真证明,
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38735804
具有改善的轴向分辨率和信噪比的自干扰压缩数字全息术
菲涅耳非相干相关全息术(FINCH)被提出来打破空间非相干数字全息成像的障碍,并显示出超分辨率成像偏好的潜力。 为了实现三维层析成像,我们将FINCH开发为压缩感知模态,并将重建程序开发为反问题。 通过压缩重建获得了改进的轴向分辨率。 讨论了所提方法的重构保证和准确性。 与实值信号操作相比,从FINCH系统获得的复值全息图进行重建时,结果的信噪比增加了。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:686080
提供者:
weixin_38601878
基于压缩感知算法的快速ERT系统修改
张伟,tanh超,董风
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:354304
提供者:
weixin_38650951
基于总偏差最小化的ISAR压缩成像
对于逆合成Kong径雷达(ISAR)目标成像,从少量压缩测量回波数据重建重构运动目标是纠正定点,并且观察到噪声也会影响重建结果。基础上,结合压缩感知原理,提供一种基于全变差正则化的ISAR压缩感知成像模型,通过转换优化模型转化为简单的代理函数进行转化,提出一种快速优化的最小算法。实验结果表明,当回波信噪比大于10 dB时,此处方法明显距离–多普勒算法和基于L1范数的压缩感知成像方法。 。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38605604
基于压缩感知的双向阈值匹配追踪算法
最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Threshold Matching Pursuit,OTMP)。OTMP前向原子选择过程通过限制等距性质(RIP)和残差的条件选出部分新增加原子,在回溯过程中通过当前迭代的重构水平剔除可能错误的原子。实验表明,在一定条件下OTMP时间复杂度
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:925696
提供者:
weixin_38725450
基于非局部相似度约束的多通道复用压缩遥感成像方法
结合压缩感知成像原理和遥感成像系统的物理可实现性,提出了采用掩膜编码的多通道复用压缩成像方法.首先,采用多组随机二值伯努利分布的掩膜为不同光学通道视场进行压缩编码,在单位积分时间内采集重构图像所需的欠采样数据.然后,针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题,提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准的先验约束.实验结果验证了此压缩成像方法的可行性.与传统算法相比,此重构算法能够在保留图像细节的同时实现有效重构.
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38659646
两种不同次采样频率压缩感测信号处理基础理论的研究
压缩采样是其中的关键部分,它对于采样率的选取,信号的压缩,以及信号的精确恢复具有重要意义。压缩感知信号估计频谱发生混叠,大多数使用中国余数定理来解模糊;中国余数定理为一种很好的解模糊方法,但并非所有的欠采样混叠现象全部都能用中国。这里基于中国余数定理提出的双路异频欠采样压缩感知信号处理理论,论证了双路异频欠采样采样采样信号频谱位置所要满足的条件,双频采样的二复正弦信号频谱恢复条件以及双频采样多窄带信号频谱恢复条件。最后并进行进行了仿真验证说明理论的正确性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:505856
提供者:
weixin_38656395
时频域超声相控阵压缩成像:仿真,实验验证及实际应用
压缩感知(CS)包含一个事实,即它可以从比传统方法少得多的测量中恢复某些信号和图像,从而为基于相控阵材料表征的大量数据收集提供了解决方案。 本文介绍了如何利用CS框架在时域和频域中有效压缩超声相控阵图像。 通过将图像投影到其离散余弦变换域,实现了一种新颖的方案,以验证CS用于数据缩减的潜力,并探索其重构精度。 CIVA仿真的结果表明,时域和频域CS都可以使用小于Nyquist定理的最低要求的样本来准确地重建阵列图像。 对于三种类型的人工缺陷的实验验证,尽管在保留明显缺陷的情况下可以实现可观的数据
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38587924
LIS-DeepLearning:由Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkhateeb撰写的“通过压缩传感和深度学习实现大型智能表面的模拟代码”,发表于IEEE Access,2021年3
通过压缩感测和深度学习实现大型智能表面 这是与以下文章相关的MATLAB代码包:Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkhateeb,“”,IEEE Access,2021年3月,doi:10.1109 / ACCESS.2021.3064073。 文章摘要 采用大型智能表面(LIS)是提高未来无线系统的覆盖范围和速率的有前途的解决方案。 这些表面包含大量近乎无源的元素,这些元素与入射信号相互作用,例如通过反射入射信号,从而以一种聪明的方式提高了
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:111616
提供者:
weixin_42161497
适用于移动通信视频点播的感知加密算法
在视频点播( VOD) 应用中,为刺激用户购买高质量的视频版本,往往希望播放的加密视频仍可部分感 知,这就是所谓的“感知加密”,因此,需要研究特别的加密算法对视频进行加密。针对目前适用于移动通信视频点播 的H. 264 视频感知加密算法较为缺乏的问题,提出了一种基于祖冲之( ZUC) 算法和压缩感知( CS) 的视频加密算法。 首先利用ZUC 构建随机测量矩阵,之后利用测量矩阵对量化后的离散余弦变换( DCT) 系数进行测量,并将测量值作 为新的量化后的DCT 系数进行编码,使新的系数与原始系数
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:903168
提供者:
weixin_38663733
基于改进m序列的压缩采样观测矩阵设计
为了降低对嵌入式系统数据采集的硬件要求,提出了一种适用于模拟信号采集系统的压缩采样方法,为压缩感知观测矩阵提供了一种低功耗硬件实现方法。介绍了观测矩阵设计的相关要求,并提出了带压缩采样矩阵的高斯随机观测矩阵及基于改进的m 序列的压缩采样矩阵硬件实现方法。考虑系统功耗及外围电路复杂度问题,提出利用MSP430微处理器完成压缩采样系统设计,并利用滚珠丝杠动态测试中的振动信号完成对系统的验证。实验结果表明,该系统能以低于亚乃奎斯特采样频率的采样率对振动信号进行压缩采样,能较为精确地重构出原始信号。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38605188
基于面阵CCD-TDI模式编码感知的高分辨率遥感计算成像
针对推扫式遥感成像,基于压缩感知(CS)理论,提出一种利用低密度探测器获取高分辨率遥感图像的新方法。在推扫过程中,采用可编码的行间转移面阵电荷耦合器件(CCD)并使其工作于时间延迟积分(TDI)模式,在随机曝光控制电路的控制下实现对场景信息的编码感知;通过计算成像,从感知的数据中重构出高分辨率遥感图像。这种基于CCD-TDI模式编码感知的高分辨率遥感计算成像方法,可以增强成像分辨率和提高输出图像信噪比。仿真结果验证了本文方法的有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:655360
提供者:
weixin_38730201
一种基于子空间追踪的宽带压缩频谱感知方法
频谱感知是认知无线电进行动态频谱管理的首要任务。为了克服传统频谱感知算法对采样速率的过高要求,本文将压缩感知理论中的子空间追踪(SP)重构算法应用于协作式宽带压缩频谱感知中,提出了基于SP的宽带压缩频谱感知方法。该方法首先通过SP重构算法恢复出信号频谱,然后根据所恢复的频谱确定认知用户的能量判决门限,进而利用能量检测算法最终判决出可利用的频谱空穴。仿真结果表明,该方法在低压缩比下具有良好的频谱检测能力,且计算复杂度降低。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38721119
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知算法(PBCS 算法)。首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱重构,最后根据重构的频谱信息判断主用户的忙闲状态从而得到当前认知无线电用户可用子信道信息。有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响从而提高算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38702515
无线传感网中一种用于压缩感知的测量矩阵优化方法
针对无线传感器网络中传统测量矩阵方法无法满足数据采集需求的问题. 提出一种基于离散小波变换基的梯度下降.混合算法,对原始测量矩阵进行优化,通过此方法能够降低原测量方法的数据空间复杂度,提高算法的收敛速度,增强测量矩阵.与稀疏矩阵的非相关性. 实验对比分析,该方法收敛速度快,数据重构成功率明显高于传统测量方法,降低了测量矩阵设计和实.现难度,提高了去除信噪能力,适合在低采样率网络环境中应用
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38631329
一种改进的基于DCS的分布式多用户协作频谱感知方法
分布式压缩感知(DCS)理论扩展了压缩感知理论的应用,它将单信号的压缩采样扩展到了信号群的压缩采样。协作频谱感知技术利用空间的宏集合弥补了单用户在认知无线电宽带频谱感知过程中可能出现检测错误的问题,但在复杂的信号重构过程中增加了计算量。针对这种情况,论文提出了一种改进的基于DCS的分布式多用户协作频谱感知方法。该改进方法的重构过程是在原OMP算法的基础上,通过利用上一时刻频谱感知所得到的频谱占用情况来减少重构算法的计算量。仿真表明:在频谱占用情况变化缓慢的情况下,所提改进的基于DCS分布式多用户
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-21
文件大小:714752
提供者:
weixin_38632825
并行可见光焦平面压缩成像系统
基于压缩感知的理论, 设计了一个并行可见光焦平面压缩成像系统, 将自然图像进行分块压缩成像。由于选用的是面阵探测器, 所以整幅图像的每一个小块图像的采样是同时进行的。成像实验部分, 选用0、1二值随机伯努利矩阵作为测量矩阵, 重构出了不同的目标图像。实验结果表明, 这种分块压缩成像的方式可以减少采样次数, 避免由于测量矩阵过大而带来的存储和计算问题, 实物系统十分适合高分辨率成像。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:7340032
提供者:
weixin_38543293
基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法
期望最大化贝努利高斯(BG)近似信息传递(EM-BG-AMP)算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递(EM-GM-AMP)算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型(BAG),进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递(EM-BAG-AMP)算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递(GAMP)重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:394240
提供者:
weixin_38656676
高分辨光学压缩光谱成像方法与实验研究
光学压缩光谱成像是融合了压缩感知原理的新型光谱成像技术,具有降低数据采集量、能对景物实施凝视拍摄、提高信噪比等优点。考虑到采样质量对最终成像质量的影响,在现有成像系统中均采用采样间隔与调制间隔匹配的方法,但此方法降低了系统的采样率,损耗了原始光谱分辨率。针对上述成像方法缺陷,克服采样间隔和调制间隔匹配的成像系统设计要求,所设计实验装置使其光谱分辨率理论值提高至原先方法的3倍以上,并对最优化方法进行改进,在正则化函数中增加表征数据光谱维连续性的变差项,增强数据重建可控性及可靠性。实验结果表明,新方
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38742951
对光学压缩光谱成像数据保真度的研究
光学压缩光谱成像方法通过拍摄所得的压缩图像重建景物的三维数据立方体,具有降低数据采集量、能对景物实施凝视拍摄以及提高成像信噪比等优点。受压缩成像方法的限制,由单帧压缩图像重建数据的保真度有限,限制了压缩光谱成像的图像质量和应用发展。基于压缩感知理论,拓展空间编码光学压缩光谱成像物理模型,在变编码空间光调制作用下实施多帧拍摄,经由多帧压缩图像采用最优化算法高保真的重建数据立方体。以AVIRIS成像数据构建模拟场景,开展多帧拍摄空间编码光学压缩光谱成像仿真,采用全波段图像均方根误差定量评价重建数据保
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38613681
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