基于主成分分析的MWC采样数据压缩方法

发布时间：2018-02-24 20:28

  本文关键词： 调制带宽转换器 主成分分析 亚奈奎斯特采样 压缩感知　出处：《计算机应用研究》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：调制带宽转换器(modulated wideband converter,MWC)是针对稀疏多频带信号提出的一种亚奈奎斯特采样方法。实际MWC设计中需考虑硬件实现、重构精度等问题,导致采样数据中存在一定冗余。对MWC系统产生采样冗余的原因及采样数据特点进行深入分析,并提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的MWC采样数据压缩方法。对MWC采样数据进行PCA变换,将其中的大部分能量集中在少量主成分中,进而通过保留少量主成分,并对其进行进一步量化编码的方式来实现对MWC采样数据的压缩。实验结果表明,PCA变换对MWC采样数据的能量集中效果优于小波变换和离散余弦变换,提出的压缩方法能够在保证重构精度高于90%的前提下将MWC系统的采样数据量压缩至原来的1/8以下。
[Abstract]:Modulated wideband convertor (MWC) is a method of Nyquist sampling for sparse multiband signals. In the design of MWC, some problems such as hardware implementation and reconstruction accuracy should be considered. The reason of sampling redundancy in MWC system and the characteristics of sampling data are analyzed deeply. A MWC sampling data compression method based on principal component analysis (PCA) is proposed. By PCA transformation of MWC sampling data, most of the energy is concentrated in a small number of principal components, and then a small number of principal components are retained. The experimental results show that the energy concentration of MWC sampling data is better than that of wavelet transform and discrete cosine transform. The proposed compression method can compress the sample data of the MWC system to less than 1/8 under the premise that the reconstruction accuracy is higher than 90%.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271261,61501075) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400419) 重庆邮电大学青年科学基金资助项目(A2015-59)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1531603