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摘要:
传统平面近场声全息(CPNAH)是一类典型的不适定问题,采用波数域滤波或Tikhonov正则化等方法都无法彻底解决,因此,提出一种基于平滑l0范数的压缩感知平面近场声全息法(SL0-CS-PNAH).根据全息面上测量声压的特点,采用symlets8小波函数构建正交小波变换矩阵,将其作为重建面质点法向振速的稀疏基.将CPNAH中使用的瑞利(Rayleigh)第一积分公式离散化,确定SL0-CS-PNAH中满足约束等距原则的测量矩阵,设置合适的压缩比,利用测量矩阵对稀疏信号进行压缩采样.在由感知矩阵、全息面测量声压和稀疏向量共同构成的约束条件下,建立稀疏向量的最小l0范数优化模型,采用平滑l0范数重建算法求解此模型下的最优化问题,得到质点法向振速的最优稀疏解,再将最优稀疏解和稀疏基相乘恢复重建面质点法向振速.在数值仿真实验中,将测量点由64×64减少到32×64的情况下将传统CPNAH、基于正交匹配追踪算法的压缩感知近场声全息(OMP-CS-PNAH)、基于子空间追踪算法的压缩感知近场声全息(SP-CS-PNAH)和SL0-CS-PNAH进行比较.实验结果表明,在相同采样率和压缩比条件下,采用SL0-CS-PNAH的声场重建质量较好且重建效率较高.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于平滑l0范数的压缩感知近场声全息方法
来源期刊 压电与声光 学科 工学
关键词 平面近场声全息 压缩感知 平滑l0范数算法 正交匹配追踪算法 子空间追踪算法
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-78,81
页数 7页 分类号 TN911
字数 5965字 语种 中文
DOI 10.11977/j.issn.1004-2474.2018.01.017
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 杨涛 西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室 105 829 13.0 24.0
2 赵永峰 西南科技大学信息工程学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
平面近场声全息
压缩感知
平滑l0范数算法
正交匹配追踪算法
子空间追踪算法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
压电与声光
双月刊
1004-2474
50-1091/TN
大16开
重庆市南岸区南坪花园路14号
1979
chi
出版文献量(篇)
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