经验模态分解构造观测矩阵的方法

作者：刘学文; 肖嵩; 薛晓

来源：西安电子科技大学学报, 2018, 45(01): 35-41.

• 观测矩阵
• 压缩感知
• 信号降噪
• 稀疏重构
• 循环矩阵

为了大概率地保持信号信息的完整性,观测矩阵被设计得倾向于随机矩阵.但这种随机性也导致有用的信息和无用的信息被接近等概率地测量,降低了感知效率.为了提高观测效率,提出了利用参考信号进行经验模态分解构造观测矩阵的方法——本征模函数循环矩阵.基于Ger2gorin圆盘定理证明了该矩阵满足约束等距性条件.以信号降噪效果为衡量标准,仿真了该矩阵的信号降噪过程,结果表明,为参考信号添加一定程度的噪声后形成的观测矩阵,对降噪有更佳的效果;对于含噪信号与参考信号在时域有错位的情况,虽然在时域上的降噪效果与理想情况有明显的降低,但仍能够更好地凸显信号的频域特征,具有实用价值.

• 单位
  西安电子科技大学; 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室