分块稀疏信号1-bit压缩感知重建方法

• 作者: 丰卉 孙彪 马书根
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 1-bit压缩感知 变分贝叶斯推断 分块稀疏
• 年，卷（期）: 2017,（18）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 13-21
• 页数: 9页
• 字数: 4667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.66.180202

摘要

l-bit压缩感知理论指出:对稀疏信号进行少量线性投影并对投影信号进行1-bit量化,该1-bit信号包含足够的信息,从而能对原始信号进行高精度重建.然而,当信号难以进行稀疏表达时,传统1-bit压缩感知算法无法精确重建原始信号.前期研究表明,分块稀疏模型作为一种特殊的结构型稀疏模型,对于难以用传统稀疏模型进行表达的信号具有较好的表达作用.本文提出了一种针对分块稀疏信号的1-bit压缩感知重建方法,该方法利用分块稀疏的统计特性对信号进行数学建模,通过变分贝叶斯推断方法进行信号重建并在光电容积脉搏波(photoplethysmography)信号上进行了实验验证.实验结果表明,与现有1-bit压缩感知重建方法相比,本文方法重建精度更高,且收敛速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙彪	天津大学电气自动化与信息工程学院	5	33	4.0	5.0
2	丰卉	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0