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公开(公告)号：CN109067404A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810916606.8
申请日：2018-08-13
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 一种基于单比特量化的压缩感知信号盲重构方法，它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了目前的单比特压缩感知必须经过大量计算，才能从仅保留符号位的测量信号中重构出源信号的问题。本发明对输入信号的符号测量值y进行量化，然后利用这些符号数据进行最优支撑集估计，并在最优支撑集上进行一致重建，以便获得更新输入信号的估计值，将前后两次迭代的信号幅度估计值的差值和精度阈值进行对比，来确定迭代是否终止；为防止迭代陷入死循环，设定迭代到最大迭代次数时也停止迭代；根据末次迭代结果确定稀疏度和信号幅度的估计值，实现信号盲重构，本发明方法相比现有方法将计算量减小40％以上。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域用。
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公开(公告)号：CN108475420A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680066675.3
申请日：2016-11-07
申请人： 阿尔卡特朗讯美国公司
CPC分类号： H04N5/23245 , G06K9/4671 , G06K2009/4666 , G06T5/50 , G06T2207/20016 , G06T2207/20021 , G06T2207/20104 , H03M7/3062
摘要： 提供了用于从表示单个原生分辨率图像的压缩版本的一组压缩测量构建多分辨率图像的系统和方法。在一方面，取回使用压缩感知矩阵生成并表示场景的单个原生分辨率图像的压缩版本的压缩感知测量。确定期望二维多分辨率图像的大小，并分配多个区域，每个所分配区域具有各自的分辨率。定义扩展矩阵以将每个所分配区域的分辨率映射到原生分辨率，并且使用所述压缩感知测量、所述压缩感知矩阵、以及所定义的扩展矩阵，构建所述场景的多分辨率图像。在各个方面，全分辨率或其它多分辨率图像可从相同的压缩测量构建而不生成新的压缩测量。
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公开(公告)号：CN107735953A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201680039547.X
申请日：2016-06-01
申请人： 英特尔公司
CPC分类号： H03M7/3062 , H03M7/30 , H04L1/00
摘要： 描述了一种用于在可穿戴装置中使用压缩感测进行数据压缩的设备和方法。还描述了一种机器可读存储介质，具有存储在其上的指令，所述指令当被执行时使一个或多个处理器执行包括以下各项的操作：从传感器接收输入信号；将所述输入信号转换成数字流；以及在所述数字流的各端用所述数字流的一部分进行对称填充以形成经填充数字流。
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公开(公告)号：CN104346523B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201410379675.1
申请日：2014-08-04
申请人： 诺基亚技术有限公司
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： A61B5/1123 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06K9/6244 , H03M7/3062
摘要： 根据示例性实施例，提供了一种方法、设备和计算机程序产品。所述方法包括：在设备处从无线耦合至所述设备的一个或多个传感器接收与活动相关联的采样数据。所述采样数据基于与所述活动相关联的活动数据的压缩采样在所述一个或多个传感器处生成。所述压缩采样基于采样信息而进行。至少基于所述采样数据对所述活动进行分类。确定与所述活动的所述分类相关联的误差。基于所述误差与阈值误差的比较更新或保持所述采样信息。更新的采样信息用于生成更新的采样数据。所述更新的采样数据促进了所述活动的再分类。
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公开(公告)号：CN107528595A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710580214.4
申请日：2017-07-17
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 本发明公开了一种K-MP(Matching Pursuit)压缩感知快速重构方法，所述压缩感知是从一个欠定线性系统y＝Φx+e重构稀疏信号，其中x∈Rn是一个只有K个非零值的信号(K＜n)，y∈Rm是观测信号，Φ∈Rm×n(m＜＜n)是感知矩阵，e∈Rm是量化噪声。常用的压缩感知重构算法有基追踪(Basis Pursuit)、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit)等。本发明所提出的K-MP算法无需像正交匹配追踪算法的迭代过程，并且也无需转换成复杂的高维模型，过程简单速度快。本发明从理论上证明了该方法的有限等距性，从数值实验上说明了该方法的收敛速度。
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公开(公告)号：CN104904122B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201380003978.7
申请日：2013-12-31
申请人： 华为技术有限公司
发明人： 王悦
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 本发明实施例提供一种基于压缩感知的信号重建方法及装置，该方法包括：计算残差向量与处理矩阵中所有列向量的内积值；确定出所述内积值中的最大内积值；根据所述最大内积值、内积门限因子以及预设最大搜索路径数，确定迭代中的搜索路径个数；在所述处理矩阵的所有列向量中，按照所述内积值从大到小依次挑选出对应的与所述搜索路径个数相同个数的列向量；根据所述与所述搜索路径个数相同个数的列向量的索引位置，依次更新各搜索路径的索引集合，获取更新后的索引集合；根据所述更新后的索引集合，对各条搜索路径分别进行迭代更新操作，获取更新的残差向量。本发明实施例中，减少了迭代更新的处理对象，使得工作量和复杂度也就大大降低。
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公开(公告)号：CN106953641A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710195704.2
申请日：2017-03-24
申请人： 南开大学
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的多算法融合自适应信号重构方法，属于压缩感知技术领域。本发明能将多个不同类型的压缩感知重构算法进行不均等融合，实现信号重构，突破参与融合的重构算法信号重构成功率的瓶颈；通过在参与融合的算法中设定主算法，实现算法的不均等融合，提高算法融合有效性；通过多个算法支撑集的多次交、并集获取，获得大小自适应的原子集，再通过原子集与主算法融合，实现自适应信号重构，显著提高信号重构成功率，一定程度上降低了融合重构时间。本发明突破了单一算法重构成功率的瓶颈，适用于多种压缩感知重构算法，相比于均等融合方法重构效果优越。
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公开(公告)号：CN106452449A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610022454.8
申请日：2016-01-13
申请人： 深圳大学
CPC分类号： H03M7/3062 , H03M1/1265
摘要： 本发明涉及信号处理领域，其公开了一种多相随机子采样模拟信息转换器，由多相分频移相器、伪随机数发生器、低速ADC、累加器以及并串转换电路组成；同时提供了一种多相随机子采样模拟方法。本发明的有益效果是：该模拟信息转换器使用子采样和多路ADC交替随机采样并累加，来实现信号的压缩感知。多相随机子采样模拟信息转换器可以解决RS方案中高速随机ADC带来的采样精度低的问题，也避免了RD、MWC方案中混频电路产生的抖动及孔径效应对信号压缩采样造成的影响，可极大改善信号的压缩及重构性能。
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公开(公告)号：CN105743510A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610077344.1
申请日：2016-02-03
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 一种基于稀疏字典无线传感器网络WSNs信号处理的方法，首先在训练阶段综合采用K?SVD算法和DCT初始化字典去构造WSNs信号的稀疏字典K?SVD?DCT，得到WSNs信号的稀疏表示，然后在采样阶段采用高斯随机矩阵作为观测矩阵对WSNs进行CS采样；最后基于稀疏字典K?SVD?DCT和高斯随机观测矩阵，采用l1范数最小化方法重构出近似的原始WSNs信号。本发明中构造的稀疏字典K?SVD?DCT具有良好的自适应性，WSNs信号在稀疏字典K?SVD?DCT下能得到良好的稀疏表示，基于稀疏字典K?SVD?DCT的WSNs信号压缩感知重构成功率高，且重构精度良好。
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公开(公告)号：CN103828316A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201280047272.6
申请日：2012-07-14
申请人： 瑞典爱立信有限公司
发明人： C.朴
CPC分类号： H04L27/0006 , H03M1/124 , H03M1/18 , H03M7/30 , H03M7/3062 , H04B1/001 , H04W16/14
摘要： 本文公开了用于对宽带信号进行迭代采样以便恢复一个或几个窄带信号的装置和方法。一方面，接收宽带信号，并且使用包括带有初始增益级别的放大器的采样装置对信号进行采样以产生多个采样信号。从多个采样信号中，可恢复窄带信号的第一集。随后，对宽带信号进行再采样以产生第二多个采样信号。再采样包括将放大器的增益增大到第二级别和抑制宽带信号的分量。随后，从采样信号的第二集中，可恢复窄带信号的第二集。
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