联合过完备库下的信号稀疏分解
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余付平

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国家自然科学基金资助项目“面相感应网络的移动现实挖掘及复杂行为模式分析研究”;陕西省自然科学基础研究计划项目


Sparse decomposition over combined over-complete dictionary
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    摘要:

    针对具有多个特征成分的复合信号在单一特征过完备库下无法实现稀疏分解的问题, 提出构建联合过完备
    库的思想. 联合过完备库由多个具有单一特征的过完备库联合构成, 包含复合信号中各分量信号的信息, 使得复合信
    号在其上具有稀疏性. 利用稀疏分解算法, 对多个复合信号在相应的联合过完备库上进行稀疏分解和信号重构, 并与
    单一特征过完备库的分解结果进行了对比分析. 仿真结果表明了构建联合过完备库思想的合理性和有效性.

    Abstract:

    Complex signal with multiple features can not be decomposed sparsely in single feature over-complete dictionary,
    so the idea of building the combined over-complete dictionary is proposed. The combined over-complete dictionary is
    composed of many over-complete dictionaries with a single feature, and contains the information of every separate signal.
    The complex signal has sparsity in the combined over-complete dictionary. The decomposition result of the complex signal
    in a combined over-complete dictionary is contrasted with the decomposition result in an over-complete dictionary with a
    single feature. Simulation results show the rationality and effectiveness of the proposed idea of the combined over-complete
    dictionary.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

余付平, 冯有前, 高大化,等.联合过完备库下的信号稀疏分解[J].控制与决策,2012,27(8):1237-1240

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  • 收稿日期:2011-03-10
  • 最后修改日期:2011-05-18
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  • 在线发布日期: 2012-08-20
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