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一种基于压缩感知的分布式无线传感器网络节点信号采样方法,该方法同时对多个语音信号进行采样、传输和重建，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一：通过多个传感器同时采集信号，对采集到的多个信号建立JSM‑1联合稀疏模型，以表示信号之间和信号本身的相关性，其中每个信号Xj都包含两部分，即所有信号都具有的共同稀疏部分ZC和每个信号独自包含的特有稀疏部分Zj，即： Xj=ZC+Zj,j∈{1,2…J}， 并且信号的共同稀疏部分ZC和特有稀疏部分Zj都可以在某个稀疏基上进行稀疏表达，即： ZC=ΨθC,||θc||0=KC以及 Zj=Ψθj,||θj||0=Kj其中，信号ZC是所有的信号Xj的共同稀疏部分，并且在稀疏基Ψ上的稀疏度为KC，θC为共同稀疏部分ZC在稀疏基Ψ下稀疏表示的系数，信号Zj则是每个信号Xj的特有稀疏部分，并且在同一个稀疏基上的稀疏度为Kj，θj为特有稀疏部分Zj在稀疏基Ψ下稀疏表示的系数。 步骤一：针对所建立的联合稀疏模型选择与稀疏基满足约束等价（RIP）条件和不相关特性的观测矩阵，把信号线性投影为低维的观测向量，所述观测矩阵通过对原始信号进行降维投影，从而实现数据的压缩，观测矩阵和稀疏基的不相关度，是衡量两者不相关特性的重要指标，其值越小表示两者的不相关性越高，所设计的压缩采样价值越大。 步骤三：采用联合重建算法对信号进行重建，所述算法为同步正交匹配追踪（SOMP，Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit）算法，以从低维观测向量去重构原始高维信号。 |
