基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
介绍了一种基于压缩感知的声音信号采集方法,特别适合于无线传感器网络的声学监控应用,能够大大降低采样过程中对硬件采样速率和能量的需求,同时减轻了无线通信的负担,从而实现无线传感器的低成本化和实用化.利用声学信号在频域中的稀疏性质,在压缩感知相关理论的指导下设计了一种新型的随机压缩采样方法,实现了信号有用信息的高效获取;同时,利用加权L1 -magic算法对信号进行重构,完成完整的信号采集过程.仿真及实验表明,该方法能够实现在1/10以下标准采样频率下的声信号采集.
推荐文章
基于压缩感知的心电信号采集电路实现
压缩感知
随机解调
压缩采样
心电信号
基于压缩感知的无线粮虫声信号采集方案
压缩感知
无线传感器网络
储量害虫
声信号处理
基于正负线性调频信号的压缩感知波形分离方法
波形选择
压缩感知
波形分离
感知矩阵
基于压缩感知的静止无功补偿器信号降噪
静止无功补偿器
压缩感知
噪声修正
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于压缩感知的新型声信号采集方法
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 压缩感知 随机压缩采样 信号重构 声学信号采集 传感器网络
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 105-112
页数 分类号 TP393
字数 6294字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0254-3087.2012.01.016
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 鲍明 中国科学院声学研究所 16 149 6.0 12.0
2 王智 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 69 2411 25.0 48.0
3 余恺 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 1 61 1.0 1.0
4 李元实 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 3 92 3.0 3.0
8 蔡盛盛 浙江大学工业控制技术国家重点实验室 1 61 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (31)
共引文献  (42)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (61)
同被引文献  (125)
二级引证文献  (384)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(10)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(8)
2007(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2008(7)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(3)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2012(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2013(11)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(7)
2014(44)
  • 引证文献(14)
  • 二级引证文献(30)
2015(64)
  • 引证文献(15)
  • 二级引证文献(49)
2016(80)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(73)
2017(84)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(73)
2018(72)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(69)
2019(65)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(63)
2020(21)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(20)
研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
随机压缩采样
信号重构
声学信号采集
传感器网络
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
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
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
论文1v1指导