低幂平均列相关性测量矩阵构造算法

发布时间：2019-03-03 15:35

【摘要】：压缩感知是一种新的信号描述、采样和重构理论,其核心问题包括测量矩阵的选择和构造以及重构算法设计.本文首先提出感知矩阵幂平均列相关性定义,进而得出测量矩阵的择优原则;然后依据等角紧框架理论和特征向量近似法,提出新的测量矩阵构造算法,减小感知矩阵的幂平均列相关性.实验结果表明,本文算法达到了降低感知矩阵列相关性的目的.另外,当重构算法相同时,采用本文算法得到的测量矩阵比采用Gaussian、Elad、Xu和Vahid算法得到测量矩阵的重构错误率要低.
[Abstract]:Compressed sensing is a new theory of signal description sampling and reconstruction. Its core problems include the selection and construction of measurement matrix and the design of reconstruction algorithm. In this paper, we first put forward the definition of power average sequence correlation of perceptual matrix, and then get the optimal principle of measurement matrix. Based on the theory of equiangular compact frame and the eigenvector approximation, a new algorithm for constructing the measurement matrix is proposed to reduce the power-averaged correlation of the perceptual matrix. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the correlation of the sensing moment array. In addition, when the reconstruction algorithm is the same, the reconstruction error rate of the measurement matrix obtained by the proposed algorithm is lower than that obtained by the Gaussian,Elad,Xu and Vahid algorithms.
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;国防科学技术大学计算机学院;湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室;湖南科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61379115,No.61100215,No.61311140261,No.61372049) 湖南省自然科学基金(No.12JJ9021,No.13JJ8006,No.12JJ5025063) 湖南省重点学科建设项目
【分类号】：TN911.7;O151.21

【参考文献】

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【共引文献】

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3 路，

本文编号：2433836