基于原子曲线拟合的字典学习的信号去噪方法

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：opou

【摘要】

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在信号去噪问题中,利用K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)等经典字典学习算法,对信号进行稀疏分解与信号重构,不能有效的消除噪声影响.引入了非线性最小二乘和粒

【作者】

：

高博王俊张各各

【机构】

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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

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2015年12期

【关键词】

：

dictionary learning denoising particle swarm optimization signal reconstruction

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在信号去噪问题中,利用K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)等经典字典学习算法,对信号进行稀疏分解与信号重构,不能有效的消除噪声影响.引入了非线性最小二乘和粒子群优化的方法对经典的字典学习去噪方法进行了改进.利用K-SVD算法进行字典训练;利用非线性最小二乘的方法对字典中的每一个原子进行拟合,得到修正后的字典;利用粒子群优化的方法求解信号的稀疏表示,最终得到重构信号.通过实验证明,该方法去除噪声的效果相较于K-SVD和RLS-DLA(递归最小二乘字典学习算法)有明显提高.

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