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文档简介
信号复原倪文欣 蒲晓欣 蔡静吟(深圳大学 数学与统计学院)摘要:随着物联网技术的发展,人们大量地通过传感器获取现实生活及自然界中的信息,但由于种种原因,传输过程中信号会有失真。因此,要得到反映某物理特性真实原始的信号很困难。从失真的观测信号中恢复原始信号一直是信号处理领域的热点之一。假设一个信号(随机模拟的)有一部分是丢失的,我们如何还原这一完整信号?通过一些已知的信号数据,进行估计,运用有约束性条件的线性规划的方法恢复完整的原始信号,并通过Matlab建立信号复原的数学模型。结果表明该方法具有可行性,信号复原效果较好。关键词:信号复原,线性规划,压缩传感,Matlab.如下图一个1000维的信号(随机模拟的),如果他在750以后的信号都是丢失的(丢失率为25%),如何还原这一完整信号?如果信号的丢失率增加至50%,70%,是否还能够成功还原信号? 图1 Available datan = 1000; % data sizePhi = dctmtx(n); % get the framexs = zeros(n,1); % initialize x*rand(state,11); % for reproducibilityk = 20; % number of nonzeros in x*p = randperm(120); % chosen between 1 to 120randn(state,11); % for reproducibilityxs(p(1:k) = randn(k,1); % random values for x*f = Phi*xs; % complete data vector v*b = f(1:750); % available data bA = Phi(1:750,:); % matrix Asubplot(2,1,1);plot(f,r);axis(0,1000,-0.5,0.5);title(Complete data);subplot(2,1,2);plot(b,k);axis(0,1000,-0.5,0.5);title(Available data); 图2 信号丢失率为25%时的信号复原 图3 信号丢失率为50%时的信号复原 图4 信号丢失率为70%时的信号复原 参考文献1Yin Zhang.When is missing data recoverable?CAAM Technical Report TR06-15 Department of Computational and Applied Mathematics Rice University, Houston, TX 77005,Oct.2006.2WEN Zaiwen,YIN Wotao,LIU Xin and ZHANG Yin.Introduction to compressive sensing and sparse optimization.Operations Research Transactions 16(3),Sep.2012.3邹谋炎:反卷积和信号复原,国防工业出版社,2001.4余瑞艳:“一维信号复原的几种迭代正则化方法比较研究”,长江大学学报(自然科学版),第7卷第3期,2010年9月.5梅文博、文波、周思永:“一种基于子波的信号复原方法”,北京理工大学学报,第15卷第2期,1995年5月.6薛德荣:“畸变波形的复原方波脉冲函数修正法”,清华大学学报(自然科学版),第29卷第2期. 7卢永刚、梅文博、周思勇:“从噪声中恢复瞬态信号的Gabor级数法”,电子与信息学报,第23卷第5期,2001.8魏雪飞、葛成伟、陆建明、包亚萍:“基于线性规划的分段平滑信号的复原
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