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摘要:
利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知,但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵,从而增加预测系数传输的数据量。为此,提出将线性预测系数存入对角阵向量中构造循环矩阵,由此得到循环观测矩阵,再对语音信号进行观测。提取该循环矩阵中的线性预测系数构造残差域稀疏变换矩阵,利用正交匹配追踪算法对观测信号进行重构。仿真实验结果表明,与传统线性预测方法相比,该方法减少了3.9%以上的数据量,且比将高斯随机矩阵作为观测矩阵的方法具有更高的帧平均重构信噪比。
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文献信息
篇名 基于改进循环观测的线性预测语音压缩感知
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 线性预测 压缩感知 循环观测 残差域稀疏变换 正交匹配追踪 重构信噪比
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 ?开发研究与工程应用?
研究方向 页码范围 278-281
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 3584字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.055
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 于凤芹 江南大学物联网工程学院 143 708 12.0 18.0
2 徐皓波 江南大学物联网工程学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
线性预测
压缩感知
循环观测
残差域稀疏变换
正交匹配追踪
重构信噪比
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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