毕业设计（论文）-- 基于压缩感知的信号频谱测量方法

《毕业设计（论文）-- 基于压缩感知的信号频谱测量方法 》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、HUNANUNIVERSITY毕业设计(论文)论文题目基于压缩感知的信号频谱测量方法学生姓名学生学号专业班级电自1104班学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年06月06日III湖南大学毕业设计（论文）第页基于压缩感知的信号频谱测量方法摘要传统的信号频谱测量方法是基于香农-奈奎斯特定律进行采样，并根据信息本身的特性降低它的冗余度从而实现对它的压缩，经过编解码之后再对获得的信号进行频谱测量。近年来出现的压缩感知理论(CompressedSensing,CS)突破了传统香农-奈奎斯特定律的限制，它是

2、通过非自适应的线性投影来使信号保证原始结构，并将采样和压缩两个过程合二为一，尽量从更少的数据中获得更完全的信号信息，使频谱测量更为简单高效。本文介绍了压缩感知理论的基本原理框架及信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法这三个关键环节的最新进展，讨论了目前研究中存在的重难点问题。并在Matlab仿真平台上，分别在傅里叶变换(TheFastFourierTransform,FFT)及离散小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT)的前提下，采用正交匹配追踪算法(OrthogonalMatchi

3、ngPursuit,OMP)实现了对一维信号和二维图像信号的基于压缩感知的高概率重构。通过比较重构结果与原始信号，发现该方法只需要远小于传统采样方式的采样率，就能得到原始信号包含有用信息，再利用压缩感知重构算法就能实现高概率且精确地重构。关键词：压缩感知；正交匹配；稀疏表示；观测矩阵III湖南大学毕业设计（论文）第页TheSignalSpectrumMeasurementsBasedonCompressedSensingAbstractThetraditionaltechnologyofthesignalsp

4、ectrumisbasedontheShannon-Nyquistsampling,andreducesitsredundancyfeaturebasedontheinformationitself,reachingthegoalofcompression,andmeasuresthesignalspctrumafterre-encodinganddecoding.Inrecentyears,CompressedSensing(CS)whichdoesnothavetoobeyNyquistsamplingt

5、heoremcomesoutasanewsamplingtheory,anditcankeeptheoriginalstructureofsignalsbyattainingthenon-adaptivelinearprojections.Itmakethesamplingandcompressingincombination.So,CompressedSensingcangathermoredataandmoreinformationdirectlyfromlessdataandmakethespectru

6、mmeasurementmoresimpleandefficient.ThispaperintroducesthebasicprinciplesoftheframeworkoftheCompressedSensingtheoryandthelatestdevelopmentsofthreekeysincludingsignalsparserepresentation,designofmeasurementmatrixandreconstructionalgorithm.Thenthispaperalsodis

7、cussestheexistingdifficultproblems.BasedontheFastFourierTransform(FFT)andtheDiscreteWaveletTransform(DWT),weuseMATLABsoftware,realizestheaccuratereconstructionofone-dimensionsignaltwo-dimensionimagebyapplyingtheOMPalgorithmofCompressedSensing.Bymakingacompa

8、risontothereconstructionofsignaltooriginalsignals,wecanfindthatifonlythesamplingmeasurementsMwhichisfarlessthanShannon-Nyquistsamplingmeasurementscontaintheusefulinformationofsignals,CompressedSensinga