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压缩感知理论演进与动态电能检测方法: 2025年; 阐述了压缩感知信号稀疏化模型、测量矩阵构造、重构算法设计、压缩检测和压缩感知硬件信号处理系统的演变过程,提出压缩感知理论未来发展需要解决函数序列处理问题,包括解决函数序列信号稀疏化,函数序列信号的测量矩阵构造,测量矩阵的压缩检测(compressed measurement,CM)约束条件,以及降低压缩感知(compressed sensing,CS)硬件系统的复杂度等问题。针对目前压缩感知理论应用中复杂度高、压缩检测算法准确度低的问题,提出了一种伪随机信号动态电能量值的精确同步压缩检测方法,该方法复杂度低,易于硬件实现,研发的硬件实验装置测量误差优于2×10^(-4),为提高压缩检测算法准确度提供了一种解决策略,具有高准确度动态电能测量应用前景。; 武文倩王学伟; 关键词：压缩感知伪随机信号电能测量

一种基于压缩感知理论的立体成像装置及系统: 本发明涉及一种基于压缩感知理论的立体成像装置及系统，属于压缩感知成像技术领域。本发明提出的基于压缩感知理论的立体成像装置，包括DMD模块以及至少两个成像子系统，DMD模块包括至少两个DMD调制区域，各成像子系统与DMD调...; 陈水忠刘佳陈腾刘峰

基于压缩感知理论和Huffman编码的多通道脑电信号压缩方法及系统: 本发明提供基于压缩感知理论和Huffman编码的多通道脑电信号压缩方法及系统，方法包括以下步骤：采集多通道脑电信号，基于多通道去相关算法处理多通道脑电信号，获得去相关后的多通道脑电信号；利用压缩感知算法，对去相关后的多通...; 黄玲张婷婷常高利朱安富钱梦杰

基于小波分析与压缩感知理论的脑电信号压缩算法研究: 脑电信号(Electroencephalogram,EEG)作为一种重要的生理信号,在疾病诊断、健康检测、认知科学、远程医疗等领域发挥着重要的作用。便携式脑电信号采集设备因其能够为脑电相关领域的研究提供便捷的信号采集方式...; 常高利; 关键词：小波分析零树编码压缩感知

一种基于压缩感知理论的分阶段投影优化多重正交匹配追踪重构算法: 一种基于压缩感知理论的分阶段投影优化多重正交匹配追踪重构算法，属于模拟信息转换领域。OMP算法是最常见的贪婪重构算法，其原子选择策略采用内积法。但是，由于感知矩阵列之间不完全正交，感知矩阵列之间的相干性给内积法造成了干扰...; 刘素娟梁轶辰

基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法: 2024年; 准确的中子能谱信息对于核装置的设计和运行具有十分重要的意义,现有解谱方法通常将先验信息作为迭代初值使用,限制了解谱过程多重先验信息的使用。本文针对中子能谱测量中的解谱问题,建立了基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法,并应用于几种典型中子能谱的多球谱仪测量和辐照监督管处中子能谱的活化片测量中的中子能谱解谱问题,结果表明:所建立的解谱方法可实现一次解谱中多重先验信息的使用,可有效实现典型中子能谱和反应堆辐照监督管处中子能谱的解谱,解谱结果与标准解吻合良好。另外,由于多重先验信息的使用,使得解谱过程对方程数量的依赖降低,去除^(238)U和^(237)Np等裂变探测器时辐照监督管处中子能谱依然可得到较高精度的求解,为辐照监督项目去除裂变探测器奠定了理论基础。; 吴广皓邵刚时光刘斌潘良明王锋周小为; 关键词：压缩感知理论

基于压缩感知理论的冲击体制ISAR成像方法: 本发明涉及一种基于压缩感知理论的冲击体制ISAR成像方法，涉及雷达成像领域。通过方位向观测的回波矩阵，对回波点迹进行多项式拟合，获得航迹曲线；再进行几何关系求解，获得各回波对应旋转角度；然后对原始回波数据进行包络对齐，构...; 王慧胡波雄周伟男宗耀张甲楷李坤妹郑明晅卞政王志伟马晓宇

基于有限个μPMU和压缩感知理论的主动配电网复故障定位方法: 2024年; 主动配电网(Active distribution network,ADN)动态行为相较传统电网更为复杂,亟需解决其故障检测和定位问题。针对配电网系统中微型同步相量测量装置(Micro phasor measurement unit,μPMU)的运用,提出基于有限个μPMU的复故障定位策略。首先,根据任意线路故障下全网可观的μPMU优化配置方案建立短路、断线故障线路等效模型,通过分析模型将电流故障分量等效至相邻两端节点形成虚拟注入电流向量。其次,利用压缩感知理论求解故障网络节点电压方程,根据重构电流向量中非零元素的位置得到可疑故障节点,并基于可疑故障节点及μPMU配置位置划分动态候选故障域。最后,先分别构建短路、断线区域判据,确定故障区间,再进一步根据区域两端推算电压构造线路判据,精确判断故障线路及类型。基于改进的IEEE 33节点配电网系统进行仿真分析,仿真结果表明,基于有限个μPMU的复故障定位策略是可行的,该策略能够有效判断故障的精确位置。; 施泽慧牟龙华; 关键词：配电网压缩感知理论

基于压缩感知理论的远震P波数据重建研究: 2024年; 本文将基于压缩感知理论的地震观测数据重建方法用于天然远震事件的P波到时处理之中,基于曲波(curvelet)变换,建立基于L_(1)范数的正则化反演模型,并采用迭代收缩阈值算法(ISTA)求解该模型。针对在内蒙古布设的流动地震台阵记录到的远震波形数据,对其进行稀疏采样,采用稀疏反演重建方法对欠采样数据进行重建,并拾取重建数据的P波到时,之后开展远震P波层析成像进行验证。研究结果表明,远震天然地震观测数据在曲波变换中表现出稀疏性,可利用压缩感知方法实现远震P波数据的完备化处理。基于内蒙古流动地震台阵数据三维P波成像也表明,基于压缩感知的数据重建技术可以提高地震层析成像的分辨率,且压缩感知采集技术在天然地震研究中具有潜在的应用价值。; 杨歧焱吴庆举魏亚杰曹静杰蔡志成杨志权盛艳蕊; 关键词：压缩感知曲波变换远震P波

基于深度学习与压缩感知理论的通用图像重构算法被引量：1: 2024年; 数字图像作为信息的高效载体,在信息传输中发挥着重要的作用。随着图像数据不断增大,需要压缩感知技术解决数据存储和传输过程中成本浪费与耗时问题。传统压缩感知运算复杂重构时间长,重构质量较差,在低采样率下将无法恢复。提出一种基于深度学习压缩感知理论的图像重构算法,同时适用于灰度图与彩色图像。压缩重构网络使用双线性插值对图像的宽高压缩,损失的信息由全连接层学习。网络中多次使用全连接层进行构建,使其具有更多的网络参数学习图像特征。对于彩色图像,通过卷积神经网络将3通道压缩为1通道,重构网络使用双线性插值将压缩图像放大,使用卷积神经网络和全连接层重构得到高质量图像。实验表明,在不同采样率下,提出的CCSNet网络的PSNR和SSIM值均为最优,重构性能优于基于深度学习的ReconNet、DR^(2)-Net和MSRNet网络。算法同时适用于灰度图像与RGB格式彩色图像,在保证运行时间尽量短的情况下,提高重构质量和缩短重构时间有较大优势。; 郭媛姜津霖; 关键词：图像重构压缩感知

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