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摘要:
为了在强噪声背景下提取信号,本文发展了一种加权迭代稀疏分解方法.从一个完备库中寻找观测信号的稀疏成分表达问题的目标函数,可以取残差的l-2模和稀疏成分的l-1模的加权和最小,通过分析噪声信号在多分辨小波分解下的性质,得到了二尺度小波框架下不同尺度空间的加权系数的表达式;通过分析最小l-1模问题的求解过程,提出了用两次迭代得到的信号成分的l-1模的差作为迭代的收敛条件.最后用仿真试验和真实信号验证了方法的有效性.
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文献信息
篇名 稀疏分解的加权迭代方法及其初步应用
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 稀疏分解 多分辨小波 最小l-1模优化 去噪
年,卷(期) 2004,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 567-570
页数 4页 分类号 TP301
字数 3474字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尧德中 电子科技大学生命科学与技术学院 117 861 14.0 23.0
2 傅霆 电子科技大学生命科学与技术学院 3 95 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏分解
多分辨小波
最小l-1模优化
去噪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
论文1v1指导