【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理,具体涉及一种稀疏优化分离用固定字典构建方法及系统。
技术介绍
1、近几十年来,基于形态成分分析的稀疏优化分离方法被广泛用以分解观测数据,并给予少量分解系数对观测数据中的有效成分进行重构。其中用以重构的少量分解系数称为被重构成分的一种稀疏表示。形态成分分析的执行有两个前提条件:
2、1、每个数据由多个具不同形态特征的成分线性组合而成;
3、2、每个待分离的成分都能由一个字典稀疏表示,同时,此字典不稀疏表示其它成分。
4、已有一系列字典被提出,并用以满足对各种不同成分稀疏表示的需求。其中,固定字典因其能使分离简单高效地进行,而被广泛使用于各个领域。单个固定字典由一个变换基函数和一组给定的函数参数计算得到的一组波形原子构成。常用的变换基函数有fourier变换基、小波变换基、chirplet变换基等。这些波形原子具有不同形态特征(如,时间-频率位置、时间-尺度大小等)。若波形原子的形态特征与观测数据中的某个待分离成分的形态特征相匹配,该观测数据经由固定字典分解后,此待分离成分可以由少
...【技术保护点】
1.一种稀疏优化分离用固定字典自适应构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤S2中,数据ss和数据sn分别为;
3.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤S3中,基于形态成分分析方法构建基于稀疏优化的从观测数据s中分离成分s1与s2的问题,任一成分si∈{1,2}的稀疏表示xi∈{1,2}通过求解以下稀疏优化分离问题得到:
4.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤S3中,固定字典Tg,ω以及使用稀疏度函
...【技术特征摘要】
1.一种稀疏优化分离用固定字典自适应构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤s2中,数据ss和数据sn分别为;
3.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤s3中,基于形态成分分析方法构建基于稀疏优化的从观测数据s中分离成分s1与s2的问题,任一成分si∈{1,2}的稀疏表示xi∈{1,2}通过求解以下稀疏优化分离问题得到:
4.根据权利要求1所述的稀疏优化分离用固定字典构建方法,其特征在于,步骤s3中,固定字典tg,ω以及使用稀疏度函数和分别度量tg,ω表示s1与s2的准确性,具体为:
5.根据权利要求4所述的稀疏优化分离用固...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈文超,胡杨丽江,王晓凯,师振盛,
申请(专利权)人:西安交通大学,
类型:发明
国别省市:
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