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公开(公告)号：CN101908890A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010240536.2
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 分块大小未知的块稀疏信号的盲重构方法，它涉及压缩感知技术领域，它解决了目前块稀疏信号的重构方法需要分块大小以及块稀疏度作为先验知识的问题。该方法通过初始化块稀疏度和分块大小，对每一个分块大小，算法进行块稀疏度自适应迭代，找到每一个分块大小对应的重构信号。随着算法不断迭代，分块大小随之增加，直至算法得到的重构信号0-范数小于测量矩阵行数时算法结束，把此重构信号作为算法输出。若不满足此条件，则算法运行至：在分块大小小于等于信号长度一半时，分块大小和块稀疏度的乘积大于等于信号长度，迭代结束，得到一系列重构信号，最后利用0-范数稀疏度量准则筛选出最稀疏的信号作为算法最终输出。本发明可用于块稀疏信号的压缩感知技术领域。
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公开(公告)号：CN102255616A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110147559.3
申请日：2011-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向稀疏估计的同步子空间追踪方法，属于稀疏信号处理领域。本发明为了解决采用SOMP估计算法的复杂度较高、容易造成错误匹配现象的问题。本发明的方法：通过测量矩阵A采集多稀疏信号X的观测信号Y，根据第l-1次迭代后的残差Rl-1，计算第l次迭代后的与残差Rl-1最匹配的子空间将获得的子空间与第l-1次迭代的支撑集S的并集赋值给第l次迭代得到的过渡支撑集S′，通过第l次迭代对第l-1次迭代运算出的支撑集S进行修正，且对于稀疏度为K的多稀疏信号X，不超过K次迭代即可恢复源信号支撑集。本发明适用于多稀疏信号支撑集的恢复，对后期信号的恢复也具有决定性的作用。
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公开(公告)号：CN101908889A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010240324.4
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 一种块稀疏度未知的稀疏信号压缩感知重构方法，它涉及压缩感知技术领域，具体涉及对块稀疏信号的重构方法。本发明通过初始化块稀疏度k，对每一个块稀疏信号的迭代，找到信号支撑集的一个子集，随着不断迭代，块稀疏度随之增加，最后找到整个源信号x的支撑集，从而达到重构源信号x的目的，本发明采用多次迭代并修正支撑集的思想来重构信号，重构的精度高，与现有的块稀疏度匹配追踪以及正交匹配追踪方法相比，对块稀疏信号的重构概率大，不存在过匹配现象。且本发明不需要以块稀疏度作为先验知识，尤其适用于块稀疏度未知信号重构领域。
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公开(公告)号：CN101908889B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201010240324.4
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 一种块稀疏度未知的稀疏信号压缩感知重构方法，它涉及压缩感知技术领域，具体涉及对块稀疏信号的重构方法。本发明通过初始化块稀疏度k，对每一个块稀疏信号的迭代，找到信号支撑集的一个子集，随着不断迭代，块稀疏度随之增加，最后找到整个源信号x的支撑集，从而达到重构源信号x的目的，本发明采用多次迭代并修正支撑集的思想来重构信号，重构的精度高，与现有的块稀疏度匹配追踪以及正交匹配追踪方法相比，对块稀疏信号的重构概率大，不存在过匹配现象。且本发明不需要以块稀疏度作为先验知识，尤其适用于块稀疏度未知信号重构领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101908890B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010240536.2
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 分块大小未知的块稀疏信号的盲重构方法，它涉及压缩感知技术领域，它解决了目前块稀疏信号的重构方法需要分块大小以及块稀疏度作为先验知识的问题。该方法通过初始化块稀疏度和分块大小，对每一个分块大小，算法进行块稀疏度自适应迭代，找到每一个分块大小对应的重构信号。随着算法不断迭代，分块大小随之增加，直至算法得到的重构信号0-范数小于测量矩阵行数时算法结束，把此重构信号作为算法输出。若不满足此条件，则算法运行至：在分块大小小于等于信号长度一半时，分块大小和块稀疏度的乘积大于等于信号长度，迭代结束，得到一系列重构信号，最后利用0-范数稀疏度量准则筛选出最稀疏的信号作为算法最终输出。本发明可用于块稀疏信号的压缩感知技术领域。
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公开(公告)号：CN101727908B
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN200910073256.4
申请日：2009-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/02
Abstract: 基于混合信号局部峰值方差检测的盲源分离方法，它涉及对DUET方法的改进，解决了目前DUET盲源分离方法中的不能有效地检测峰值问题，具体步骤如下：在信号源衰减-延迟直方图上找出所有N×N的网格子区域；从所有子区域中选出中心点的值为最大的子区域作为峰值子区域；分别计算选取的峰值子区域中所有数据点三维坐标的平均值，依次求得每个数据点到平均值点的距离并计算方差；对所有方差进行排序，提取前P个大的方差；将P个峰值对应的横、纵坐标传递给衰减-延迟矩阵，通过二进制时频掩码提取峰值，在时频域上分离源信号，变换到时域得到最终分离源信号。本发明适用于一般的峰值检验，尤其适用于DUET盲源分离方法的峰值检测。
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公开(公告)号：CN101895297B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010240600.7
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向压缩感知的块稀疏信号重构方法，具体涉及一种块稀疏信号的重构算法，解决决现有采用块稀疏信号的重构算法中的混合l2/l1优化算法优化复杂度较高、块稀疏匹配追踪算法或是正交匹配追踪算法容易造成过匹配现象的问题。本发明所述的方法：通过第l次迭代对第l-1次迭代运算出的恢复矩阵的列向量在测量矩阵中的标号进行修正，且对于一个块稀疏度为K的稀疏信号x，不超过K次迭代即可重构块稀疏信号x。本发明适用于块稀疏信号的重构，尤其适用于二值块稀疏信号的重构。
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公开(公告)号：CN101895297A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010240600.7
申请日：2010-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 一种面向压缩感知的块稀疏信号重构方法，具体涉及一种块稀疏信号的重构算法，解决决现有采用块稀疏信号的重构算法中的混合l2/l1优化算法优化复杂度较高、块稀疏匹配追踪算法或是正交匹配追踪算法容易造成过匹配现象的问题。本发明所述的方法：通过第l次迭代对第l-1次迭代运算出的恢复矩阵的列向量在测量矩阵中的标号进行修正，且对于一个块稀疏度为K的稀疏信号x，不超过K次迭代即可重构块稀疏信号x。本发明适用于块稀疏信号的重构，尤其适用于二值块稀疏信号的重构。
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公开(公告)号：CN101727908A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200910073256.4
申请日：2009-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/02
Abstract: 基于混合信号局部峰值方差检测的盲源分离方法，它涉及对DUET方法的改进，解决了目前DUET盲源分离方法中的不能有效地检测峰值问题，具体步骤如下：在信号源衰减-延迟直方图上找出所有N×N的网格子区域；从所有子区域中选出中心点的值为最大的子区域作为峰值子区域；分别计算选取的峰值子区域中所有数据点三维坐标的平均值，依次求得每个数据点到平均值点的距离并计算方差；对所有方差进行排序，提取前P个大的方差；将P个峰值对应的横、纵坐标传递给衰减-延迟矩阵，通过二进制时频掩码提取峰值，在时频域上分离源信号，变换到时域得到最终分离源信号。本发明适用于一般的峰值检验，尤其适用于DUET盲源分离方法的峰值检测。
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