一种三阶多项式相位信号去噪的字典学习算法

• 作者: 曹海林 杨士中 欧国建 蒋清平
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三阶多项式相位信号 递归最小二乘字典学习算法 字典学习 非线性最小二乘法 曲线拟合
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 255-259
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.00726

摘要

在加性高斯白噪声的影响下，对于三阶多项式相位信号(CPS)，经典的字典学习算法，如K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)，递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)和K-means Singular Value Decomposition Denoising (K-SVDD)得到的学习字典，通过稀疏分解，不能有效去除信号的噪声。为此，该文提出了针对CPS去噪的字典学习算法。该算法首先利用 RLS-DLA 对的字典进行学习；其次采用非线性最小二乘(NLLS)法修改了该算法对字典更新的部分；最后对训练后的字典通过对信号的稀疏表示得到重构信号。对比其它的字典学习算法，该算法的信噪比(SNR)值明显高于其它算法，而均方误差(MSE)显著低于其它算法，具有明显的降噪效果。实验结果表明，采用该算法得到的字典通过稀疏分解，信号的平均信噪比比K-SVD, RLS-DLS 和K-SVDD高出9.55 dB ,13.94 dB和9.76 dB。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨士中	重庆大学飞行器测控与通信教育部重点实验室	124	1043	19.0	25.0
2	蒋清平	重庆大学飞行器测控与通信教育部重点实验室	12	48	4.0	6.0
3	曹海林	重庆大学飞行器测控与通信教育部重点实验室	27	197	9.0	13.0
4	欧国建	重庆大学飞行器测控与通信教育部重点实验室	5	14	3.0	3.0