分形压缩感知高维信号重构方法

• 作者: 刘佶鑫 孙权森
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 信号重构 L1范数最小化 分形维度
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 309-314
• 分类号: TN911.72
• 字数: 4160字
• 语种: 中文

摘要

压缩感知理论改变了香农采样定理的信号处理思路,具有十分重要的科研应用价值.压缩感知框架下信号重构是获取数字终端产品的关键性环节,典型的重构方法是以基追踪(BP)算法为代表,核心是解决L1范数最小化问题,但是BP算法在高维的信号重构中表现不佳.因此,本文提出一种基于分形维度的压缩感知高维信号重构方法,采用分形中的Minkowski维度代替L1范数作为重构问题的目标函数.实验的可视化结果和信噪比均表明,分形压缩感知信号重构方法既保持了BP算法的优点又改善了其维度的广延性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙权森	南京理工大学计算机科学与技术学院	112	1385	19.0	32.0
2	刘佶鑫	南京理工大学计算机科学与技术学院	5	18	3.0	4.0