使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

发布时间：2018-12-15 03:05

【摘要】：基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。
[Abstract]:The compression perception based on wavelet tree model can obtain robust signal reconstruction by less observation, but the problem of high complexity exists when the optimal tree approximation is adopted. On the basis of proving that the layered wavelet tree still possesses the properties of connected tree, a compression reconstruction algorithm based on the structure of the wavelet hierarchical connected tree is proposed. The reconstruction accuracy is guaranteed and the reconstruction efficiency is improved under the same condition as the original observations. The experimental results show that the improved algorithm is more efficient than the original algorithm in dealing with large scale data.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61201120)
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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本文编号：2379850