压缩感知中的确定性随机观测矩阵构造

发布时间：2018-03-18 19:12

  本文选题：压缩感知　切入点：观测矩阵　出处：《信号处理》2014年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目前,压缩感知中的观测矩阵设计存在两类问题:(1)随机观测矩阵不容易硬件实现;(2)基于多项式的以及基于代数曲线的确定性观测矩阵大小不能任意选择。针对上述问题,本文提出了一种用确定性随机序列来构造观测矩阵的方法,并证明了构造出的观测矩阵满足有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)。仿真实验结果表明,本文设计的矩阵与高斯随机矩阵、伯努利矩阵、稀疏矩阵、混沌矩阵相比具有同样的性能。将确定性随机矩阵应用于语音信号的压缩与重构,语音质量的主客观评价均显示,确定性随机矩阵具有良好的重构性能。
[Abstract]:At present, there are two kinds of problems in the design of observation matrix in compressed perception: 1) the random observation matrix is not easy to be implemented in hardware. (2) the size of deterministic observation matrix based on polynomial and algebraic curve can not be chosen arbitrarily. In this paper, a method of constructing observation matrix with deterministic random sequence is proposed, and it is proved that the observed matrix satisfies the finite equidistant property of restricted Isometry property. The simulation results show that the matrix designed in this paper is the same as Gao Si's random matrix. Bernoulli matrix, sparse matrix and chaotic matrix have the same performance compared with each other. When the deterministic random matrix is applied to speech signal compression and reconstruction, the subjective and objective evaluation of speech quality is shown. Deterministic random matrix has good reconstruction performance.
【作者单位】： 东南大学水声信号处理教育部重点实验室;南京工程学院通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61273266,51075068) 教育部博士点基金(20110092130004,20100092120012) 国家博士后基金(2012M520973) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010240)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1630920