计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (09): 2512-2515.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02512

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基于双字典集的信号稀疏分解算法

王树朋*,王文祥,李宏伟   

  1. 中国地质大学 数学与物理学院,武汉 430074
  • 收稿日期:2012-03-29 修回日期:2012-05-16 发布日期:2012-09-01 出版日期:2012-09-01
  • 通讯作者: 王树朋
  • 作者简介:王树朋(1987-),男,河北衡水人,硕士研究生,主要研究方向:模式识别、信号稀疏表示; 王文祥(1987-),男,湖北天门人,硕士研究生,主要研究方向:盲源分离; 李宏伟(1965-),男,湖南汨罗人,教授,博士生导师,主要研究方向:模式识别、统计信号处理。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61071188,61102103);湖北省自然科学基金资助项目(2010CDB04205);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUG110407)

Signal sparse decomposition based on the two dictionary sets

WANG Shu-peng*,WANG Wen-xiang,LI Hong-wei   

  1. School of Mathematics and Physics,China University of Geosciences,Wuhan Hubei 430074,China
  • Received:2012-03-29 Revised:2012-05-16 Online:2012-09-01 Published:2012-09-01

摘要: 为得到关于信号更为稀疏的表示,提出一种基于双字典集的信号稀疏分解算法。在算法过程中,建立如下两个字典集:已选字典集和待选字典集。该算法以重复加权提升搜索(RWBS)算法为基础,增加了一步更为严格的从待选字典集中选择最佳核函数的过程,故该算法在保留初始算法的优点的同时,可以产生更为稀疏的模型。通过仿真实验和真实数据实验验证了所提算法的性能。

关键词: 双字典集, 过完备字典集, 匹配追踪, 核匹配追踪, 重复加权提升搜索

Abstract: A new sparse decomposition algorithm was presented to get a sparser representation of the signal. In the procedure of the algorithm, it established the two dictionary sets consisting of the selected dictionary set and the unselected dictionary set. The proposed algorithm added a more strict process which selected the best kernel from the unselected dictionary set to the original Repeated Weighted Boosting Search (RWBS), so the proposed algorithm could produce a sparser model while reserving the advantages of the original algorithm. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through several examples.

Key words: two dictionary sets, redundant dictionary, Matching Pursuit (MP), Kernel Matching Pursuit (KMP), Repeated Weight Boosting Search (RWBS)

中图分类号: