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基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构--《西华大学学报(自然科学版)》2016年01期
基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构
【摘要】：压缩采样理论突破了采样定理对稀疏信号采样频率的限制,在保证信号重构精度的条件下能够显著降低采样频率,能够在采样过程中对数据进行压缩。在频域稀疏信号的压缩采样中,由于所处理数据长度的有限性,存在频谱泄漏现象,即稀疏表示基失配,从而导致信号重构性能降低。为克服这种表示基失配引起的重构误差,提出一种基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构算法。该算法采用root-MUSIC算法对被测信号的表示基进行自适应地构造:用root-MUSIC算法对频率进行估计,用自适应的基向量构造稀疏表示基矩阵。通过实验对该重构算法的可行性进行验证。与传统信号重构算法相比,该重构算法具有更高的信号重构精度。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TN911.7【正文快照】：
压缩采样理论是一种全新的信号获取理论[1-3],在其框架下,以远低于信号奈奎斯特采样率的速率对信号非自适应投影进行采样,然后通过最优化重构算法对信号进行准确重构。由于压缩采样理论所具有的优越特性,在很多领域,它都得到了广泛的应用研究[4-5],如核磁共振成像、通信、雷达
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