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公开(公告)号：CN110311685A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910604340.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出时序贝叶斯压缩采样及信号解压缩重构方法及数据丢失恢复方法，所述方法包括信号压缩采样的测量矩阵的选取、基向量矩阵的设计、信号本身与其在相邻时间段的变化稀疏性的建模、每一时段解压缩重构信号的贝叶斯概率求解、超参数的快速优化估计、基于后验不确定量化进行重构精度的诊断、健康监测无线传感中信号丢失的恢复方法等。本发明所述方法采用层次稀疏贝叶斯学习建模和求解算法，在嵌入信号本身及其随时间变化的两个稀疏性特征，超参数快速求解，较高压缩率下信号重构的鲁棒性及信号重构不确定性量化等方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也较好。
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公开(公告)号：CN110311685B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910604340.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出时序贝叶斯压缩采样及信号解压缩重构方法及数据丢失恢复方法，所述方法包括信号压缩采样的测量矩阵的选取、基向量矩阵的设计、信号本身与其在相邻时间段的变化稀疏性的建模、每一时段解压缩重构信号的贝叶斯概率求解、超参数的快速优化估计、基于后验不确定量化进行重构精度的诊断、健康监测无线传感中信号丢失的恢复方法等。本发明所述方法采用层次稀疏贝叶斯学习建模和求解算法，在嵌入信号本身及其随时间变化的两个稀疏性特征，超参数快速求解，较高压缩率下信号重构的鲁棒性及信号重构不确定性量化等方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也较好。
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