张晓东 作品数:7 被引量:18 H指数:3 供职机构: 兰州交通大学自动化与电气学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 甘肃省高等学校基本科研业务费项目 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 电子电信 更多>>
基于压缩感知的道路交通图像处理及重构算法研究 被引量:2 2016年 在现代道路交通图像处理的研究中,由于传统图像数据压缩采样受到带宽限制,导致重构图像数据含的有用信息量偏少.为此,提出一种压缩感知的道路交通图像处理方法,提高了重要信息含量且大大减少了交通图像数据存储空间.首先,在采样率为0.6的情况下,在dbN系列小波基变换下以分段正交匹配追踪(StOMP)算法对原图像进行重构仿真,研究了不同阶数消失矩的小波稀疏表示与重构图像性能的关系.其次,研究了不同采样率对图像重构性能的影响,包括重构时间、重构误差、峰值信噪比.最后,用BP,OMP,StOMP算法对图像重构进行研究,为道路交通图像数据存储和图像重构提供了理论基础. 张晓东 董唯光 汤旻安关键词:压缩感知 消失矩 基于随机投影的正交判别流形学习算法 被引量:3 2016年 提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息. 马丽 董唯光 梁金平 张晓东关键词:流形学习算法 流形距离 局部线性嵌入 基于PCD算法的信号恢复重构研究 被引量:1 2016年 利用μ=1和线搜索求μ方法,该文首先研究了利用分离替代函数算法(SSF)和平行坐标下降算法(PCD)求解无约束优化问题的性能,实验表明PCD算法性能优于SSF算法;其次,研究了模糊噪声下的参数λ与ISNR的变化关系;最后,研究PCD算法分别对σ2=2和σ2=8二维模糊噪声图像信号的重构。实验表明PCD算法有良好的去模糊消噪能力,为图像检测识别之前提供必要的恢复重构条件。 曹奔 张晓东 董唯光 刘洪关键词:无约束优化 信号重构 基于ITD与改进内积的压缩感知风电变流器电压信号重建方法 被引量:6 2018年 为了解决风电变流器电压检测信号高速传输、大容量长期存储以及重构性能差等问题,提出了一种本征时间尺度分解(ITD)与改进内积的压缩感知重构算法相结合的变流器电压信号重建方法。该方法利用电压信号压缩与采样同时进行的思路,首先利用ITD把电压信号自适应分解为若干个合理旋转分量信号和一个残余分量,对所有分量用离散余弦变换基稀疏表示,建立基于Gauss随机投影矩阵的欠定方程;然后利用提出的基于广义Jaccard系数匹配性度量准则代替内积准则来对支撑集优化的压缩感知广义正交匹配追踪算法重建各个分量电压信号;最后对所有重构分量信号组合得到原始变流器电压检测信号。仿真表明:ITD与改进内积的压缩感知重构算法相结合的方法提高了变流器电压检测信号的重构精度,降低了重构计算复杂度,具有更好的运行效率。 董唯光 张晓东 张晓东 汤旻安关键词:压缩感知 风电变流器 基于αβ变换的压缩感知风电变流器电压信号压缩方法 被引量:3 2016年 针对风电变流器输出端三相电压数据存储中存在资源浪费、重构性能差等问题,提出了一种压缩感知风电变流器输出端信号压缩新方法。首先,将输出端三相电压信号进行αβ变换,变换后得到的两相信号转化为一维信号;然后,将传统的多频带融合思想应用于压缩感知稀疏表示中设计稀疏基;最后,选取高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交匹配追踪算法作为重构算法,重构uα、uβ信号并作αβ反变换。实验结果表明:与直接对三相电压数据处理相比,该方法可以有效压缩三相电压数据,使得运行时间降低,重构误差减小,并且节约了数据的存储空间。 张晓东 董唯光 郭俊锋 汤旻安关键词:ΑΒ变换 压缩感知 风电变流器 三相电压 基于坐标变换的风电变流器电压信号CS压缩方法 被引量:1 2016年 为了解决直接利用压缩感知(CS)理论对风电变流器输出端三相电压监测数据存储空间的资源浪费以及重构性能差等问题,提出了一种基于坐标变换的风电变流器电压信号CS压缩方法。该方法的关键是利用dq0变换、空间矢量变换将三相电压信号转换为一维信号;然后将传统的多频带融合思想用于CS稀疏表示中,构造稀疏字典矩阵,并分析了稀疏字典与测量矩阵的不相关性;最后利用高斯随机矩阵进行压缩测量,使用追踪算法实现一维信号的恢复,将其转化为两相信号并作坐标反变换,即得到重构的三相电压信号。仿真结果表明,与直接对监测的三相电压数据进行CS处理相比,该方法可有效的压缩原始三相电压数据,使得运行时间降低,重构误差减小,并且节约了测量数据的存储空间,因而更加具有实际应用价值。 董唯光 张晓东 郭俊锋 汤旻安关键词:压缩感知 压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法 被引量:3 2017年 为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit,g OM P)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换g OM P算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于g OMP算法,同时也高于OMP、St OMP等算法。 张晓东 董唯光 汤旻安 汤旻安 郭俊锋关键词:压缩感知