主权项 |
1.压缩感知下基于固定子空间的稀疏信号分离方法,其特征在于:包括以下操作步骤:(1)步骤一:利用满足RIP性质的线性算子A对源信号Si进行观测,获得压缩观测信号vi,所述源信号为图像信号,定义压缩观测信号模型为<img file="790064DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="115" he="21" />,源信号由<img file="219908DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="72" he="15" />的固定子空间U,以及<img file="461534DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="45" he="15" />的具有稀疏性质的信号<i>s</i>线性组合组合而成,即<img file="674340DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="48" he="15" />,其中DIM是源信号Si的维度;同时设定算法迭代次数k的初始值为1,总的迭代次数为t,迭代步长为1;设置<img file="317811DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="45" he="15" />的重构信号<i>s</i>初值为<img file="2014101273966100001DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="44" he="22" />,<img file="590661DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="53" he="17" />的权重<i>w</i>初值为<img file="257265DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="48" he="22" />,信号残差<i>u</i>初值为<img file="336080DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="45" he="22" />;(2)步骤二:将压缩观测信号<img file="270276DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="137" he="22" />,移项后,获得本次循环所估计的权重w,即<img file="979606DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="144" he="23" />;(3)步骤三:根据当前样本数据构造一个残差的代理向量y,使残差反映信号的未被估计部分,此处残差项为<img file="930244DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="111" he="23" />;信号代理y中前K个元素所组成的支撑集与u中的前K个元素构成的支撑集相对应,得出信号代理<img file="750432DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="55" he="19" />;(4)步骤四: 将步骤三中得到的信号代理y进行降序排序,取前2K个元素,保留其所在位置组成支撑集<img file="102916DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="87" he="19" />;(5)步骤五:将步骤四中得到的信号支撑集与前一次迭代中的估计信号<img file="45465DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="15" he="18" />的支撑集合并,将得到的合并信号支撑集作为此次迭代的信号支撑集<img file="421082DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="91" he="23" />;(6)步骤六:算法通过求解最小二乘法,在支撑集上计算待重构信号的估计值,并将不在支撑集上的元素置零,使待重构信号稀疏<img file="841699DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="123" he="25" />,<img file="744628DEST_PATH_IMAGE017.GIF" wi="49" he="21" />;(7)步骤七:对所求得的重构信号ss进行剪切,首先将信号ss进行降序排序,保留估计值中前K个元素,并将其余位置上的元素置零,使估计值稀疏,最终求得此次迭代的重构信号<img file="858077DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="17" he="21" />;(8)步骤八:令迭代次数k=k+1,判断当前迭代次数k是否大于总迭代次数t,所述的t的值为<img file="720991DEST_PATH_IMAGE019.GIF" wi="83" he="17" />,判断结果若为是,执行步骤九,否则返回步骤二;(9)步骤九:将第t次迭代得到的权重w与重构信号s输出,获得源信号Si中具有稀疏性质的估计信号s。 |