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1. 基于冗余字典的联合稀疏同步迭代硬阈值算法

陈鹏, 孟晨, 王成, 陈华

计算机应用 2015, 35 (9): 2508-2512. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2508

摘要（451）

PDF （756KB）（274）

为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于 ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了 ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 dB~9 dB,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。

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2. 电子系统健康状态监测数据优化算法

杨森孟晨王成

计算机应用 2012, 32 (10): 2927-2930. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02927

摘要（740）

PDF （631KB）（378）

为解决电子系统健康状态监测数据的冗余性和高维性问题,提出了一种将样本优化和特征优化相结合的监测数据优化算法。首先,采用特征空间样本选择算法对监测数据进行样本优化,找出最具代表性的样本；然后,采用核主成分分析—分布估计算法（KPCA-EDA）对样本优化后的监测数据进行特征优化,在保证特征信息充足的情况下,保留更多的识别信息；最后,以某滤波电路为例进行了验证,仿真结果表明,该算法同KPCA等优化算法相比,在训练时间和识别率上能达到更好的平衡。

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