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《壓縮感知中測量矩陣構(gòu)造綜述_王強》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1001-90812017-01-10計算機應用，2017，37(1):188－196CODENJYIIDUhttp://www．joca．cn文章編號:1001-9081(2017)01-0188-09DOI:10．11772/j．issn．1001-9081．2017．01．0188壓縮感知中測量矩陣構(gòu)造綜述*王強，張培林，王懷光，楊望燦，陳彥龍(軍械工程學院車輛與電氣工程系，石家莊050003)(*通信作者電子郵箱ZPL1955@163．com)摘要:壓縮感知測量矩陣構(gòu)造方式多樣并不斷發(fā)展，為梳理現(xiàn)有研究成果，掌
2、握測量矩陣發(fā)展動態(tài)，對壓縮感知測量矩陣構(gòu)造進行系統(tǒng)介紹。首先，針對傳統(tǒng)信號采集理論存在的信息冗余問題，闡述了壓縮感知理論在信號采集過程中資源利用率高、存儲空間小的優(yōu)勢;其次，以壓縮感知理論框架為基礎，從測量矩陣構(gòu)造原則、測量矩陣產(chǎn)生方法、測量矩陣結(jié)構(gòu)設計、測量矩陣優(yōu)化方法四個方面，對壓縮感知測量矩陣構(gòu)造進行分析，討論了測量矩陣構(gòu)造過程中不同原則、結(jié)構(gòu)、方法的優(yōu)勢;最后，在總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎上，對測量矩陣的發(fā)展方向進行了展望。關(guān)鍵詞:壓縮感知;測量矩陣;有限等距性質(zhì);信號重構(gòu);信號采集中圖分類號:TP301．6文獻標志碼:ASurveyonconstructionofmeasure
3、mentmatricesincompressivesensing*WANGQiang，ZHANGPeilin，WANGHuaiguang，YANGWangcan，CHENYanlong(DepartmentofVehiclesandElectricalEngineering，OrdnanceEngineeringCollege，ShijiazhuangHebei050003，China)Abstract:Theconstructionofmeasurementmatrixincompressivesensingvarieswidelyandisonthedevelopmentcons
4、tantly．Inordertosortouttheresearchresultsandacquirethedevelopmenttrendofmeasurementmatrix，theprocessofmeasurementmatrixconstructionwasintroducedsystematically．Firstly，comparedwiththetraditionalsignalacquisitiontheory，theadvantagesofhighresourceutilizationandsmallstoragespacewereexpounded．Second
5、ly，onthebasisoftheframeworkofcompressivesensingandfocusingonfouraspects:theconstructionprinciple，thegenerationmethod，thestructuredesignofmeasurementmatrixandtheoptimalmethod，theconstructionofmeasurementmatrixincompressivesensingwassummarized，andadvantagesofdifferentprinciples，generationsandstru
6、ctureswereintroducedindetail．Finally，basedontheresearchresults，thedevelopmentdirectionsofmeasurementmatrixwereprospected．Keywords:CompressiveSensing(CS);measurementmatrix;ＲestrictedIsometryProperty(ＲIP);signalreconstruction;signalacquisition用信息，并能夠通過近似優(yōu)化算法，實現(xiàn)原始信號的精確重0引言［5］構(gòu)。在傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理條件下，要實現(xiàn)原始
7、信號的精壓縮感知理論主要包括信號稀疏表示、測量矩陣構(gòu)造、重［6］確重構(gòu)，采樣過程中的采樣頻率至少高于原始信號中最高頻構(gòu)算法設計三方面的內(nèi)容。在壓縮感知理論中，要求信號率的兩倍。但奈奎斯特采樣定理是原始信號能夠精確重構(gòu)的具有可壓縮性，信號的稀疏表示是信號可壓縮性能的具體體充分條件，而非必要條件。依照該定理采樣后的數(shù)據(jù)中包含現(xiàn)，而可壓縮性能的好壞依賴于稀疏字典的設計，在壓縮感知大量冗余信息，數(shù)據(jù)在應用過程中，經(jīng)過處理只保留了部分有之初，信號的稀疏字典是基于變換
