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Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2013.6.6
  • 页码:1889-1891
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094, [2]解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271354)资助课题
  • 相关项目:基于量子神经计算的语音隐蔽通信理论与方法研究
中文摘要:

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。

英文摘要:

To effectively acquire and sense signal which is sparse in the frequency domain, a super- resolu-tion spectrum estimation method based on multirate co-prime sampling is proposed. Firstly, the signal is sam-pled via several sampling channels to construct the receiving model and the optimal sampling frequency selection criterion is given. Then the aliasing baseband of each sampling channel is estimated based on the super- resolu-tion theory and the uniqueness theorem is derived. In the process of frequency spectrum recovery, an innovative support set reduction rule is proposed to further decrease the complexity of the candidate frequency support set. The proposed method can improve the estimation accuracy and resolution ability effectively as the reconstruction model is not influenced by the discretized grids? and the spectrum broadening effect arising from the truncated data is overcome. Simulation results demonstrate the correctness and effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049