基于神经网络的压缩感知观测序列建模

• 作者: 季云云 张健 杨震
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 神经网络 时间序列建模 观测序列
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 40-44
• 分类号: TN926
• 字数: 5151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2012.03.009

摘要

首先阐述了信号处理的热点——压缩感知技术的基本理论框架,并且分析了压缩感知中观测序列的相关特性,接着将BP神经网络应用于非线性时间序列建模与预测中,相应地提出了加入观测序列建模预测后的CS理论框架,基于此框架,给出了实验仿真的结果,得出结论:利用神经网络对压缩感知观测序列进行建模预测可以进一步减少观测序列的传输量,并且具有很高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨震	南京邮电大学通信与信息工程学院	199	2651	30.0	44.0
2	季云云	南京邮电大学通信与信息工程学院	5	84	4.0	5.0
3	张健	南京邮电大学通信与信息工程学院	14	37	4.0	5.0