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信号稀疏表示理论及其应用
信号稀疏表示理论及其应用信号稀疏表示理论及其应用郭金库刘光斌余志勇吴瑾颖著斜学出版社北京内容简介信号稀疏表示是一种新兴的信号分析和综合的方法,吸引了研究者的大量关注,同时被应用到信号处理的许多方面,如非平稳信号分析,信号编码、识别与信号去噪,压缩感知,盲源分离等。信号稀疏表示方向的研究热点主要集中在稀硫分解算法、过完备原子字典和稀硫表示的应用等方面。本书在介绍国内外该研究方向研究进展的基础上,重点介绍了作者在稀疏分解快速算法、色散原子字典,稀疏表示在线性调频信号参数估计以及电磁兼容测试信号处理等方面的研究成果。本书可供从事信号与信息处理信号表示、非平稳信号分析等方面工作的科研工作人员和研究生学习、研究使用图书在版编目CIP)数据信号稀疏表示理论及其应用/郭金库等著,一北京:科学出版社2013IsBN978-7-03-038209-2Ⅰ.信…Ⅱ郭…Ⅲ.信号处理Ⅳ.TN91.7中国版本图书馆CP数据核字(2013)第171727号责任編辑:魏英杰杨向萍/责任校对:桂伟利责任印制:张倩/封面设计:陈敬荦幽社出版北京东黄城根北街16号邮政编码:10717http://www.sciencep,com此象通州皇家印刺厂印刷科学出版社发行各地新华书店经销2013年7月第一版开本:720×1000B52013年7月第一次印刷印张:91/4字数:176000定价:50.00元(如有印装质量问题,我社负责调换(科印〉)前言信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的硏究领域,众多硏究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的过完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩、编码等。信号稀疏表示方向的研究热点主要集中在稀疏分解算法、过完备原子字典和稀疏表示的应用等方面。本书在介绍国内外该方向研究进展的基础上,重点介绍作者在稀疏分解快速算法、色散原子字典及稀疏表示在线性调频信号参数估计等方面的研究成果。全书共分为6章。第1章为绪论,在回顾传统的非平稳信号分析方法的基础上引出信号稀疏表示的基本思想,并介绍稀疏表示理论的发展历程和研究现状。第2章首先给岀稀疏逼近和稀疏表示的定义,然后简要介绍常用的稀疏分解算法和时频原子字典,最后介绍一种利用稀疏表示结果构造的时频分布。第3章利用 Gabor原子特点,构造一种随信号或分解残留信号自适应变化的 Gabor子字典,提出基于自适应 Gabor子字典的匹配追踪算法并证明了算法的收敛性。进一步,基于离散自适应 Gabor子字典提出相应的匹配追踪快速算法并分析了计算复杂度。最后利用数值实验结果验证了提出的方法与传统的匹配追踪算法具有相同的计算精度。第4章为了描述色散信号,利用色散关系或者近似色散关系设计出能够描述色散特性的原子,并构造色散原子字典。针对类似色散原子这种瞬时频率随时间非线性变化的时频原子,给出一种非负、无交叉项的能量时频分布。第5章研究信号稀疏表示在线性调频信号的参数估计及线性时不变系统辨识中的应用。第6章探讨信号稀疏表示在电磁兼容现场测试信号处理方面的应用。本书的很多研究成果是在清华大学自动化系邹红星教授的指导和信号稀疏表示理论及其应用帮助下完成的,这为本书的写作打下了坚实的基础。同时,第二炮兵工程大学的领导也一直关心和支持作者的课题研究,尤其是本书的出版得到了第二炮兵工程大学控制工程系的直接支持和帮助。在本书出版之际谨向他们表示衷心的感谢!另外,借此杋会特别感谢第二炮兵工程大学控制工程系以及清华大学自动化系的周志杰、苏娟、郜震宵、杨晓君、王榕、马竞伟、俞力杰、刘冰、汪洪桥、胡来红、孙振生、席建祥等老师和同学的帮助。本书的出版得到了国家自然科学基金项目(61201120)、中国博士后科学基金(2012M521904)和第二炮兵工程大学创新性探索项目的资助。作者2年6月目录前言第1章绪论1.1非平稳信号分析方法·1.2基于基分解的线性时频表示1.2.1傅里叶变换1.2.2短时傅里叶变换………1124561.2.3小波变换1.2.4基分解的不足·1.3经典的时频分布101.3.1 Wigner- ville分布……101.3.2 Cohen类时频分布……1.4稀疏表示方法121.4.1稀疏的就是更优的121.4.2稀疏表示理论的发展141.4.3稀疏表示的应用………………………191.5本书的结构安排……21第2章信号的稀疏表示…222.1稀疏逼近与稀疏表示222.2常用的稀疏分解算法242.2.1框架算法………252.2.2匹配追踪算法262.2.3基追踪算法262.2.4稀疏分解算法的信号精确重构条件∵272.3时频原子字典…………………282.3.1 Gabor原子字典…282.3.2 Chirplet字典………………………29信号稀疏表示理论及其应用2.3.3 FMm let字典………292.3.4 Dopplerlet字典302.4稀疏表示与时频分布…302.5本章小结…34第3章自适应 Gabor子字典的匹配追踪算法363.Ⅰ稀疏分解与匹配追踪算法363.1.1基本的匹配追踪算法………………363.1.2正交匹配追踪算法……383.1.3匹配追踪算法的计算和存储瓶颈……403.2自适应 Gabor子字典…………443.3自适应子字典的匹配追踪算法收敛性493.4离散自适应子字典的匹配追踪快速算法3.5算法验证与实验…603.6应用GPU实现的匹配追踪算法…633.7本章小结··67第4章基于色散原子字典的信号稀疏表示…684.1稀疏表示与原子字典…694.2色散原子字典……………724.2.1稳态相位法4.2.2初始波形及色散原子734.2.3色散原子字典的构造754.2.4基于色散原子字典的稀疏表示…………764.3非负的无交叉项时频分布…804.3.1时频半仿射平面…804.3.2色散原子的非负、无交叉项的时频分布…834.4应用854.5本章小结…88第5章稀疏表示在线性调频信号参数估计及线性时不变系统辨识中的应用895.1基于稀疏信息的线性调频信号参数估计…895.1.1线性调频信号的参数估计89目录5.1.2线性调频率估计·955.1.3初始频率与结束频率估计985.1.4实验结果1005.1.5讨论1055.2稀疏分解在系统辨识中的应用…1065.2.1基于互功率谱的线性时不变系统辨识………1065.2.2匹配追踪算法的降噪原理1085.2.3利用稀疏分解进行线性时不变系统辨识1095.3本章小结…112第6章基于稀疏表示的电磁兼容测试信号处理技术………1136.1现阶段电磁兼容现场测试信号处理面临的难题…………1136.2国内外研究现状…1146.3稀疏表示在电磁兼容测试信号处理中的优势以及待解决的问题117参考文献119附录:自适应子字典的匹配追踪算法参考程序……133第1章绪论1.1非平稳信号分析方法信号的傅里叶变换和反变换实现了信号在时域和频域內的相互转换。傅里叶变换将信号分解为不同频率分量的线性组合,其结果可以告诉我们信号是由多少个正弦波叠加而成,以及相对的幅度。由于不能给出关于这些频率分量何时出现与何时消亡的时变信息,因此傅里叶变换比较适用于分析频率成分不随时间变化的平稳信号。但是,人们发现众多的实际信号却具有明显的非平稳特征。信号的平稳性或非平稳性主要是根据信号的统计量特征来衡量。常用的统计量包括均值(一阶统计量)、相关函数与功率谱密度(二阶统计量),以及高阶矩与高阶谱等(高阶统计量)。若信号的联合分布函数相对于时间是不变的,即信号的各阶统计量与时间无关,则称信号是平稳信号。若信号某阶统计量随时间变化,则称信号为非平稳信号或者时变信号,2。现实世界中存在着各种频率随时间变化的信号,如人类的声音、动物的叫声雷达和声呐信号、生物医学信号等。这些信号都是典型的非平稳信号,它们共同的特点都是持续时间有限,并且自相关函数或功率谱密度是随时间变化的。当研究和处理非平稳信号时,传统的傅里叶变换不能提供对信号频谱时变特征的有效分析和处理,也就是说,频谱和功率谱并不能清楚地描述信号的某个频率分量出现的具体时间及变化趋势。非平稳信号分析与处理是现代信号处理的一个重要研究内容和发展方向,在通信、雷达、信息对抗、自动控制、模式识别、水声、地震勘测和生物医学工程等领域有着广泛应用24。非平稳信号分析方法可以分为线性时频表示、非线性时频分布和信号的稀疏表示(图1-1)。假设信号为几个分量信号的线性组合,如果信号的时频表示也可以表示为这几个分量时频表示的相同线性组合,则这种时频表示称为线性时频表示;否则,称为非线性时频表示,2。传统意义上的线性时频表示通
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基于Arduino的蓝牙小车（报告、代码）
基于Arduino的蓝牙小车，其中有详细的报告文档、代码、蓝牙apk文件包等。
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多功能电表软件系统设计
电能表的软件系统包括程序数据结构模块、程序初始化与电表运行处理模块、事件分配查询管理处理模块及显示处理模块、通讯处理模块、电量处理模块、时间与时段管理处量模块、电表最大需量处理模块八大部分组成，各个部分都有其特殊的任务，在电表系统中完成它们相应的功能。●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●程序数据结构部分程序数据结构模块是对程序中的数据进行分析,合理的分配数据内存,定义程序涉及的变量。它是根据整个程序的算法来制定的,同时一个好的数据结构对整个程序的编写有非常重要的作用,因此根据电能表软件系列实现的功能及其算法制定合理的数据结构。电能表的数据结构包括两个部分:内存数据结构和数据结构与常量结构。●这个是与常量的数据结构,在显小与数据通讯都会使用这个结构●●●●●●●●●程序常量数据结构部分●●●●数据标示项数据标示表示的正反数据存放的格式数据值的长度数据在与的偏移量数据显示的符号通过此结构可以把所要显示、通讯的数据在或者在存放的位置长度以极标志等内睿取出供所需要的函数使用●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●合相有功功率合相有功瞬时功率电压有校值合电流有校值当前的线频率合功率因数合相电压与电流的夹角当前的电能此结构可以对的计量参数寄存器一次可以全读出,并同时也可以分别取出对应所需要的参数●●●●●●●●●程序初始化与电表运行处理●●●●程序初始化与电表运行处理●程序初始化与电表运行处理模块是对整个程序进行初始化,并对电表运行的六种状态进行转换。程序初始化包括两个部分:初始化和电表各部件初始化。初始化是对各部件进行初始化,为各部件在程序工作时提供合适的初始状态,它包括配置口工作模式、看门狗初始化、定时器初始化、键盘中断初始化、串口中断初始化、初始化等等。电表各部件初始化是对电能表系统各部件进行配置工作状态,初始化它们的工作方式,为程序工作提供电表部件初始状态,它包括指示灯初始化显示初始化、实时时钟初始化、电量恢复、通讯信道、历史电量处理等等部件的初始化。●●●●口工作模式●●●●●●●●●口工作模式如果有没有用到的口,作输入时要通过电阻与或者与连接,作输出时要输出置与置因为设备输入端未连接将会产生工作枚障,如果输入未连接,则由于噪音等原因可能会产生内部输入电平,从而导致故障。如果在上电时口为输入,但电池供电时口的电平为不确定状态时,也应对口作相应的处理●当主时钟切换到副时钟时,应将主时钟的口设为输出置看门狗初始化●●●●●●●●可选字节设定地址:080H/Ls0HrWINDOW1F工NDOWWDCSWDCS1WDCSLSROSC看门狗的开了NDCW1VINDOMO看门狗定封器窗口打开周期窗时间设定为1C5WDTCN看门狗定时器计数器的操作控制/非法汸问检测琹止计数器操怍复位后停止计数),禁止非法访问检测操作允许计数器橾作;愆位后始计敏),氘许非法访闻枱测橾作看门狗定时器HD,FDCS1HDCEO昋门狗定时器溢出吋间0z°/faL(3.88ms)时间间隔设置n/f!(7.76ms):25/土R(3L.03ms0CTL (62, OG sD0125fsL(124.12mE)fL(496.4LSROSC内部低速振蓠器操作看门狗设为不可由软件停1(出将1写入C寄存器的第0红 SESTOP)时停l操作不能停止(即使将1写入 SRSTOP位也不停止操作)能停止单片机内部的看门狗把设为不能停止时为硬看门狗,必须在窗口打开才能清狗否则单片机会复位,●●●●串口中断初始化●●●●●●●●●●由于多功能表有二个供通讯的口,一个供红外通讯口。但单片机只有二个哪么就需要模拟其中一个的分频时钟信号不能得到此时应选的分分频时钟信号模拟红外通讯,需要个外部中断(接收接收管上的电平信号并每要检测屮断口的信号),二个定时器(输出载波与的时间间隔)串口中断初始化有关UART0的寄存器波特率发生控制寄存器0( BRGCO)真出:F? iH Aher reset: 1Fh民WEymarBRGCOTPE01TP90O0 MDLO4MPLSMDLDe MDLoTBLOm(TPS01,TPS00)=(0,0)选择定时器TM50的输出作为TPSDTP500Base cock (IxeLKol selection"fPRs=2 MHz fFRE-5 MHz fFRs-B MHz1FFG-10MH基本时钟TM50 DutpfEgli1 H25 H4 HT5 MHz250kF2H25 kHz1 MH26H2625kH15625kH2250H3125k因为如果选择外围硬件时钟fprs作为基本时钟,那么就不可能产生出1200bps的波特率。MDLO4MDLOS MDLO2 MDLOT MDLOG k Selectian of 5-titcounterx Selng Erchbiled0acLM/B0(MDLO4, MDL03, MDLO2MDL01,ML00)=(0,1,1,0,1),k=13028 fruTa2a scLk/?31t/3
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SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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RTSP流媒体协议实现源代码 （含客户端和服务器端）
RTSP可以运行的源代码包含客户端和服务器端的代码全部VC++编写
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自抗扰控制算法，similink仿真
根据是韩京清教授搭建的MATLAB——simnlink
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数据结构_C#_雷军环版_程序代码源代码是根据书本内容写的。
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数据挖掘课程设计30篇
很全面的数据挖掘本科课程设计，一定有适合你的哦
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