基于原子曲线拟合的字典学习的信号去噪方法

发布时间：2017-09-26 13:35

  本文关键词：基于原子曲线拟合的字典学习的信号去噪方法

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【摘要】：在信号去噪问题中,利用K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)等经典字典学习算法,对信号进行稀疏分解与信号重构,不能有效的消除噪声影响。引入了非线性最小二乘和粒子群优化的方法对经典的字典学习去噪方法进行了改进。利用K-SVD算法进行字典训练;利用非线性最小二乘的方法对字典中的每一个原子进行拟合,得到修正后的字典;利用粒子群优化的方法求解信号的稀疏表示,最终得到重构信号。通过实验证明,该方法去除噪声的效果相较于K-SVD和RLS-DLA(递归最小二乘字典学习算法)有明显提高。
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【关键词】： 字典学习 去噪 粒子群优化 信号重构 曲线拟合
【基金】：国家自然科学基金(61372136)
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 引言1信号去噪问题是信号处理中的一个经典问题[1]。小波分析法作为一种经典的去噪算法,由Morlet于1984年首先提出。由于其具有良好的时频分析特性,在去噪问题中得到了广泛应用[2-3]。但这种方法的缺陷在于先验信息依赖较大。在进行去噪前,必须首先根据信号类型确定使用的小波

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：923825