稀疏信号压缩感知重构算法研究

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1、分类号ＴＰ３９１密级公开ＵＤＣ编号《余Ａ彎硕女研《ｉ嗦像化题目滿疏信号压缩感知重构义法研巧学院Ｃ所、中信息学院专业名称通信与信息系统研究生姓名张慕学号１２０１３０００９９８导师姓名柏正堯职称教授２０化年５月论文独创性声明及佳用授较本论文是作巧在导师指导下取得的巧究成累＊除了文中特别如Ｗ标注和致谢，不巧在剩的地方外，论义中不包含其他人已经发表或撰写泣的研究成梁窃或抄袭巧为一同工作的同志对本研究巧做的任何贡献均己在论文中作了明确？与作者的说明并表示了谢意。：学校有

2、权保留本论文（含电子版）现就论文的使用对云南大学授权如下，也可从采用影巧、缩巧或其他复剝手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｕｉ将论文甩于慧阅或借煩服务：学较有权向有关化构送交学位论文用于学术规范审蒼、狂会监餐或评浆；学校存权梅学位论文的全部或部分内容录、有关数据库用于检索服务。）（內部或巧密的论文在解密房应遵霜此級定歌淆：Ｗｉｔ研究生签名；导师签各：日期ｒ＾摘要传统的奈奎斯特采样要求采样频率是信号带宽的两倍Ｗ上，对稀疏多频带信，数据量大号采样会造成采样频率高，浪费

3、传输和存储资源。皮缩感知从分析信号结构出发，利用信号的稀疏特性，在采样率远小于Ｎｙｑｕｋｔ采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性恢复算法重建信号。压缩感知将，减少信息兀余信号采样和压缩同时进行，可有效降低采样频率和数据量，节省存储空间。；（２）测量矩阵的构造３）压缩感知理论的核也内容（１）信号的稀疏表示；（重构算法的设计；稀疏表示是压缩感知的前提，构造和选择测量矩阵，有利于重构算法的设计实现；重构算法设计是关键部分。稀疏表示、测量矩阵构造、重构一算法设计，Ｈ者环环相扣，缺不可。本

4、文主要研究稀疏信号的压缩感知重构算法。论文首先简要回顾压缩感知理论，介绍信号的稀疏表示、测量矩阵构造和重构算法。然后，介绍常用的亚奈奎斯特，、（ＲＤ）、（ＭＷＣ）采样系统即多陪集采样（ＭＣ）随机解调器调制宽带转换器，并重点介绍ＭＷＣ；论文重点研究压缩感知恢复算法，即正交匹配追踪（ＯＭＰ）算法、正则化正交匹配追踪（ＲＯＭＰ）算法、压缩采样匹配追踪（ＣｏＳａＭＰ）算法，ＭＰ一－（ＩＯＭＰ）并在Ｏ算法基础上，提出种新的算法改进正交匹配追踪算法。本文详细给出了上述四种算法的算法步骤、流程图等。利用Ｍａｔｌ化仿真平台，对上

5、Ｉ，实验结果表明ＯＭＰ算法的重构性能较好，述算法进行仿真分析，论文提出的能实现精确重构。关键词：压缩感知；调制宽带转换器；贪婪算法亚奈奎斯特采样；改进正交；匹配追踪算法；１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＮｙｑｕｉｓｔｓａｍｐｌｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｓａｍｐｌｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｓｍｏｒｅｔｈａｎｔｗｉｃｅｔｈｅｓｎａ－ｉｇｌｂａｎｄｗｉｄｔｈｏｆｓｐａｒｓｅｍｕｌｔｉｂａｎｄｓｉｇｎａｌｓａｍｐｌｅｓｗｉｌｌｃａｕｓｅｔｈ

6、ｅｓａｍｐｌｉｎｇｆｒｅｕｅｎｃｉｓｈｉｈａｌａｒｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｗａｓｔｅｔｒａｎｓｏｒｔａｎｄｓｔｏｒａｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．Ｆｒｏｍｑｙｇ，ｇ，ｐｇｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｓｉｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｈｅｕｓｅｏｆｓａｒｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｄｃｐｇｇ，ｐｓｉｎａｌｓａｔｔｈｅｓａｍＵｎｒａｔｅｉｓｍｕｃｈ１巧ｓｔｈａｎｔｈｅＮｕｉｓｔｓａｍｌｉｎｒａｔｅｃｏｎ出ｔｉｏｎｓｗｉｔｈｇｐｇｙｑｐｇ

7、，ａｒａｎｄｏｍｓａｍｅｃａｔｕｒｎｓｃｒｅｔｅｓａｍｅｓｏｆｔｅｓｉｎａａｎｄｅｎｔｈｒｏｕａｎｏｎｎｅａｐｌｐｉｇｄｉｐｌｈｇｌ，ｔｈｇｈｌｉｒｎａ＊ｓｉｇｌｒｅｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｅｃｏｎｓｔｍｃｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ化ｎｓｉｎｇｓｉｇｎａｌｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄｃｏｍｒｅ巧ｉｏｎａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｃａｎｅｆｅｃｔｉｖｅｌｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓａｍｌｉｎｆｒｅｕｅｎｃａｎｄｔｈｅｐ，ｙｐｇｑｙａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａａ

8、ｎｄｒｅｄｕｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ，ｓａｖｉｎｇｓｔｏｒａｅｓａｃｅ．ｇｐｒｅｓ化ｄｓｅｎｓｎｃｏ＊ｅｔｈｅｏｒＣｏｍｐｉｇｉｙ（１ｓｉｇｎ泣Ｉｓａｒｓｅ