基于压缩感知的微弱信号检测方法
基于压缩感知的信号识别方法研究
为０ ，方 差为
、 ， Ｍ
的高斯分布 ，且有经验 公式 Ｍ ｏ ＝ ２ Ｋ ｌ ｎ（ Ｎ ）
供参考。重构算法采用 正交匹配追踪算法 。分别在信 噪 比为 ２ ５ ｄ Ｂ 、１ ５ ｄ Ｂ以及 ５ ｄ Ｂ下 仿真 分类 效果 。表 １列 出了 １ ０ ０ ０个 测试样本 （ 每类 ｉ ０ ０个 ）的识 别率 。从表 中可 以看 出，随着 信噪比的减 小， 信 号的识别率呈下 降趋势， 但信噪 比为 ５ ｄ Ｂ 时， 平均识别率还 能达到 ９ ０ ％以上 ，表明该方法的识别性 能好 。 表 １不 同信噪 比下信号的识别率
１ ＼ Ｔ网络与 通信工程ｌ
ｌ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
基于压缩感知的信号识别方法研究
于 海峰 ，王 永 强 （ 烟台南山学院，山东烟 台 ２ ６ ５ ７ １ ３）
一
， ｖ ２ 一 ，
＇ 一－ ， ｖ ｋ 】
（ ５ ）
式中，Ａ∈ Ｒ ｍ ，ｎ ＝ ｎ １ ＋ ｎ ２ ＋ …＋ ｎ Ｋ 。 若 训 练 样 本 集 完 备 或 过 完 备， 则 第 ｉ 类 的测 试 样 本 Ｙ∈ Ｒ 可 以 由其 训 练 样 本 集 Ａ 线性 表 示 ：
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：１ ６ ７ ４ － ７ ７ １ ２ （ ２ ０ １ ４ ） １ ２ － ０ ０ ９ ３ － ０ １
ｎ ，ｉ ＝ ｌ ，２ ，…，Ｋ ，ｍ为样本 维数 ，Ｒ表 示实数 集 。记 Ｋ类 目标训『 练集所有训练样本为矩 阵 Ａ ：
Ａ 【 Ａ Ｉ ， Ａ ２ ， …， Ｊ ＝ｆ ， ， ． － ・ ， Ｖ ，
基于压缩感知的数据压缩与检测
基于压缩感知的数据压缩与检测李燕;王博【摘要】在无线传感器网络( WSN)中，以往都是采用奈奎斯特技术对信号进行采样并重构，而随着信号频率的增加，应用奈奎斯特技术会使成本大幅度的增加，这是人们所不乐见的。
针对这一问题，近年来出现一种新的技术即压缩感知技术，它能利用更少的数据和合适的重构方法得到更精确的原始信号。
将稀疏贝叶斯学习( SBL)和压缩感知联合起来，形成了一种在有噪声的情况下更好重建可压缩信号的方法，并进一步将这种方法应用在WSN中，可以在误差允许的范围内有效控制测量数据的维数，在保证一定误差的同时还减少了成本，提高了算法的效率。
%In wireless sensor networks,signal is sampled and reconstructed using the technology of Nyquist in the past. But it requires a substantial increase in the cost with the growth of the signal frequency,which is that people do not like to see. Recently a new technology is emerged,which is called compressive sensing technology. Compressive sensing can use less data and appropriate reconstruction method to get a more accurate original signal. Put Sparse Bayesian Learning ( SBL) and compressive sensing together to form a better way of re-constructing compressible signal under the noise. This method can effectively control the dimension of measurement data within the range of allowed error in WSN,so you can ensure a certain degree of error while reducing the cost,improving the efficiency of the algorithm.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P198-201)【关键词】无线传感网络;压缩感知;贝叶斯模型;信号重构【作者】李燕;王博【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TN91无线传感网络是在某个特定区域内由大量独立分布的传感器节点组成的。
基于压缩感知的微弱信号检测方法
基于压缩感知的微弱信号检测方法
基于压缩感知（Compressed Sensing）的微弱信号检测方法是一种有效的信号恢复技术，可以用于处理微弱的、难以直接测量的或由于噪声污染而无法准确识别的信号。
这种方法利用稀疏性原理和测量矩阵的性质，通过较少的随机测量来重构原始信号，从而有效地提取出微弱信号。
具体来说，该方法的实现步骤如下：
1. 构建合适的模型：根据实际需求建立适合的信号模型，例如周期脉冲信号等；
2. 选择合适的测量矩阵：为了满足信号的稀疏性要求，需要选择合适的测量矩阵对信号进行测量；
3. 随机测量：使用选定的测量矩阵对目标信号进行随机测量，获取一些随机的样本数据；
4. 基于压缩感知理论进行处理：应用压缩感知理论，采用某种算法（如L1最小化算法）从这些随机样本中估计出原始信号；
5. 结果分析：对估计出的结果进行分析和处理，得到所需的微弱信号信息。
在实际应用中，可以根据不同的场景和需求，选择适当的压缩感知算法和参数设置来实现高效的微弱信号检测。
同时需要注意在实验过程中要尽量减少噪声和其他干扰因素的影响，以保证结果的准确性。
基于压缩感知的知识发现方法研究
基于压缩感知的知识发现方法研究压缩感知是一种新兴的信号处理技术，它通过在信号采样时进行压缩，从而在保持信号信息的同时减少采样数据量。
基于压缩感知的知识发现方法是近年来在数据挖掘和机器学习领域引起广泛关注的研究方向。
本文将从压缩感知技术的基本原理入手，探讨基于压缩感知的知识发现方法在数据挖掘中的应用，并对其研究进行深入分析。
首先，我们来介绍一下压缩感知技术。
压缩感知是一种通过稀疏表达来恢复信号的方法，它利用了信号在某个稀疏域中具有稀疏性这一特点。
具体而言，对于一个n维信号x，如果它在某个稀疏基下能够用k(k<<n)个非零系数表示，则称x是k-稀疏的。
利用这个特性，我们可以通过少量采样数据和一个适当设计的测量矩阵A来恢复原始信号x。
基于上述原理，可以将压缩感知应用于数据挖掘中的特征选择问题。
特征选择是数据挖掘中的一个重要任务，它的目标是从大量特征中选择出最具有代表性和区分性的特征子集，以提高数据挖掘算法的性能和效率。
传统的特征选择方法通常基于统计学和信息论等方法，但这些方法在处理高维数据时存在计算复杂度高、易受噪声干扰等问题。
而基于压缩感知的知识发现方法则可以通过压缩感知技术提取出最具有代表性和区分性的特征子集，从而解决传统方法存在的问题。
在基于压缩感知的特征选择方法中，首先需要设计一个适当的测量矩阵A。
测量矩阵A是一个m×n维矩阵，其中m<<n。
通过对原始数据集进行采样，并利用测量矩阵A进行线性变换得到采样数据y。
然后利用压缩感知技术对采样数据y进行稀疏表示，并通过求解稀疏表示问题得到原始信号x在稀疏基下的系数向量。
最后根据系数向量中非零系数对应的特征子集，即可得到最终选择出来具有代表性和区分性的特征。
基于压缩感知的特征选择方法具有以下几个优点。
首先，由于采样数据量大大减少，可以大幅降低计算复杂度，提高特征选择的效率。
其次，由于采样数据量减少，可以降低数据存储和传输的成本。
基于压缩感知的无线电信号检测技术研究
基于压缩感知的无线电信号检测技术研究研究课题：基于压缩感知的无线电信号检测技术研究摘要：本文通过研究无线电信号检测技术中的压缩感知理论，致力于提出一种改进的方法来解决无线电信号检测中的问题。
本研究的主要内容包括研究方案、方案实施、数据采集和分析等。
通过实验和调查采集到的数据进行整理和分析，同时在已有研究成果的基础上进行创新和发展，提出新的观点和方法，并为解决实际问题提供有价值的参考。
1. 引言无线电信号检测在无线通信、雷达检测和电子侦查等领域有着广泛的应用。
传统的信号检测方法存在着高复杂度和高能耗的问题，导致实际应用受到限制。
压缩感知作为一种新的信号获取和处理方法，通过利用信号的稀疏性，可以在低复杂度和低采样率的情况下实现高质量的信号检测。
基于压缩感知的无线电信号检测技术具有重要的研究价值和应用前景。
2. 研究方案2.1 研究目标本研究的目标是提出一种改进的基于压缩感知的无线电信号检测方法，以提高信号检测的准确性和效率。
2.2 研究内容（1）对现有的压缩感知理论进行深入学习和理解，了解其在无线电信号检测中的应用。
（2）基于压缩感知理论，提出一种改进的无线电信号检测方法，包括信号采集、稀疏表示和信号恢复等步骤。
（3）实现所提出的无线电信号检测算法，并进行实验验证。
（4）对实验结果进行分析和评估，比较所提出方法与传统方法的性能差异。
（5）根据实验和分析结果，提出新的观点和方法，为解决实际问题提供有价值的参考。
3. 方案实施3.1 数据采集为了验证无线电信号检测方法的有效性，需要采集实际的无线电信号数据。
可选取两种途径进行数据采集：（1）通过现有的数据集进行采集。
利用公开数据集或者协作研究数据收集无线电信号数据，涵盖不同频段和不同信号类型。
（2）通过实地实验进行数据采集。
在合适的实验场景中，搭建无线电信号发射和接收系统，通过特定的无线电设备产生测试信号，并进行采集。
3.2 数据处理与分析采集到的无线电信号数据需要进行处理和分析，以便进一步研究和评估所提出的无线电信号检测方法。
基于压缩感知的深层地震数据重构及弱信号增强技术
识别和分类地震信号中的噪声类型，包括环境噪声、激发源 噪声等。
噪声滤波技术
采用适应性滤波器、时域滤波等技术对地震信号进行去噪处 理，提高信号质量。
基于压缩感知的弱信号增强算法
01
02
03
压缩感知理论
利用压缩感知理论对地震 数据进行稀疏表示，发掘 地震信号中的稀疏性。
弱信号提取算法
结合稀疏表示和字典学习 等技术，提取被噪声淹没 的弱信号。
信号重建方法
利用重构算法对提取出的 弱信号进行重建，提高信 号的可信度和稳定性。
弱信号增强效果的评估方法和指标
信噪比提升效果评估
01
通过计算处理前后的信噪比，评估弱信号增强算法的信噪比提
升效果。
分辨率提升评估
02
分析处理后的地震数据，评估弱信号增强算法对分辨率的提升
基于压缩感知的地震信号重建算法
基于L1范数的优化算法
利用L1范数约束信号的稀疏性，通过优化算法求解信号的重建问题，如FISTA、 NESTA等。
基于矩阵填充的算法
利用已知的观测矩阵和观测信号，通过矩阵填充的方式重建原始信号，如TNN、 SVD等。
地震信号重建的评估指标和方法
峰值信噪比（PSNR）
基于压缩感知的深 层地震数据重构及 弱信号增强技术
2023-11-09
目录
• 压缩感知理论及地震勘探概述 • 基于压缩感知的地震数据重构 • 基于压缩感知的弱信号增强技术 • 基于压缩感知的地震勘探应用及实验结果 • 结论与展望
01
压缩感知理论及地震 勘探概述
压缩感知基本理论
压缩感知理论是一种新型的信号处理方法，能够在信号未 完全失去信息的前提下，通过稀疏变换和优化算法，实现 信号的精确重构。
基于压缩感知的神经电信号测量方法设计
第12卷 第6期太赫兹科学与电子信息学报Vo1.12，No.6 2014年12月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Dec.，2014 文章编号：2095-4980(2014)06-0874-05基于压缩感知的神经电信号测量方法设计张玉玺，樊文贵，王俊(北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100191)摘 要：介绍了一种基于压缩感知的神经电信号采集方法，用于解决传统无线神经电信号采集系统面临的数据量及系统功耗的限制问题。
鉴于压缩感知处理信号的稀疏性要求，该方法还可应用于其他生物电信号的采集、压缩，仿真验证压缩比可达10x，重建信号的信息损失较小。
另外，由于以往神经电信号采集系统只截取动作电位中的一部分电位信息，因而存在信息损失现象；而本文方法可实现信号的连续采集。
关键词：压缩感知；神经电信号；采样方法中图分类号：TN98文献标识码：A doi：10.11805/TKYDA201406.0874A design of ENG sampling method based on compressed sensingZHANG Yu-xi，FAN Wen-gui，WANG Jun(School of Electronic and Information Engineering，Beihang University，Beijing 100191，China)Abstract：A Compressed Sensing(CS) acquisition method is presented that can address both the energy and bandwidth constraints of traditional wireless ENG(electroneurogram) signal sensor. ENG signalwhich is a kind of bio-physical signal is sparse in time domain making it suitable for CS based acquisitionand compression. Simulation of CS samplings demonstrates data compression rate up to 10x whilemaintaining low perceptual loss in reconstructed signal. Unlike traditional ENG signal acquisition systemswhich just capture the key part of spike potential, losing information consequently, the presented samplingmethod enables continuous data acquisition and compression.Key words：Compressed Sensing；ENG signal；sampling method在植入式神经电信号采集阵列应用中，发送1 bit数据消耗较高的能量同时仅有有限的发射带宽可供利用，这一限制要求必须对发送数据进行压缩或过滤以限制功耗及数据吞吐量。
基于压缩感知的深层地震数据重构及弱信号增强技术
尽管该技术具有广泛的应用前景，但仍存在一些挑战性问题需要解决，如测量矩 阵的鲁棒性、稀疏表示模型的适应性、重构算法的效率和精度等。未来需要进一 步研究和探索，以解决这些挑战性问题，推动该技术的实际应用和发展。
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弱信号增强技术现状
弱信号增强技术主要包括基于滤波的方法、基于稀疏表示的方法和基于深度学 习的方法等。其中，基于深度学习的方法在弱信号增强中具有较好的效果和应 用前景。
02
基于压缩感知的地震数据重构 技术
压缩感知基本原理
01
02
03
稀疏表示
将地震数据表示为稀疏向 量，即大部分元素为零或 接近零。
压缩感知
压缩感知的数学基础
压缩感知的数学基础包括稀疏表示、测量矩阵和优化算法等 ，其中稀疏表示是将信号表示为稀疏向量，测量矩阵是将稀 疏向量投影到低维空间中，优化算法则是用于从测量值中恢 复出原始信号。
地震数据重构与弱信号增强技术现状
地震数据重构技术现状
目前地震数据重构技术主要包括基于插值的重构、基于稀疏表示的重构和基于 深度学习的重构等。其中，基于稀疏表示的重构方法在地震数据重构中具有较 好的效果和应用前景。
特征提取
利用深度学习技术对地震数据进行特征提取，包括时频分析、小波 变换等，以提取出对后续处理有用的特征。
重构算法设计
基于提取的特征，设计重构算法，如稀疏表示、字典学习等，对地 震数据进行重构，以提高数据质量和分辨率。
基于深度学习的弱信号增强算法设计
弱信号检测
01
利用深度学习技术对地震数据进行弱信号检测，识别出可能存
深度学习基本原理
深度学习是机器学习的一种分支，通 过构建多层神经网络模型，对数据进 行特征提取和分类。
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应用压缩感知检测微弱信号原理
为了测量系统的某些特性 ， 把已知信号输入到待测 系统中 ， 系统会影响信号的某些参数 ， 测量输出信号 ， 比 较输出与输入信号的差异 ， 可以得到系统的特性 。 在信 号通过系统时 ， 系统内的噪声和系统外的干扰都会叠加 到输出信号中 ， 降 低 了 输 出 信 号 的 信 噪 比， 增大了测量 误差 。 如何在低 信 噪 比 条 件 下 准 确 地 测 量 信 号 是 关 键 问题 ， 因此设计了应用压缩感知原理测量微弱信号的测 量系统 ， 见图 1 。 测量所用输入信号是正交字典稀疏表示的信号 x ， 设
础上进行二次测量， 利用压缩感知的恢复算法可以精确地确定信号在字典中的位置并且得到其幅度值。 仿真实验证明本文方 法可以用于检测信噪比高于 － 20 dB 的微弱信号， 将信号较完整地从噪声干扰中恢复出来， 信号幅度误差很小。 关键词： 压缩感知； 信号处理； 微弱信号检测； 信噪比 中图分类号： TN911． 72 文献标识码： A DOI： 10． 19358 / j． issn． 1674-7720． 2017． 08． 024 J］ ． 微型机与应用， 2017 ， 36 （ 8 ） ： 7678 ， 82． 引用格式： 张宝荣， 金森林． 基于压缩感知的微弱信号检测方法［
而在进行第二次测量后噪声特征量由于两次测量的测量矩阵是随机产生的使得噪声特征量的重合概率几乎为0但是信号特征量的位置依然不变因此可以在第77技术与方法techniqueandmethod微型机与应用2017年第36卷第8期图4二次测量后的信号恢复二次测量后准确地找到信号特征量的位置并获取其幅值
技术与法
［3 ］
原信号在某投影域的投影近似无损地重构原始信号 ， 只要 求投影域的基与已知变换域的基是不相干的 。 利用压缩 感知方法不仅可以对信号进行采样和压缩 ， 而且能够去除 微弱信号噪声 ， 更加精确地实现了原始信号的恢复和重 构。 本文在传统微弱信号去噪方法的基础上 ， 基于压缩感 知的思想 ， 将微弱信号与改进的测量矩阵做相关 ， 得到相 ［10 ］ 关系数 ， 然后通过 OMP 算法 将微弱信号重构 。
0
引言
随着现代信息技术的迅猛发展 ， 人们不仅对信息量的 要求剧增， 而且对信息准确度的要求也越来越高 。在信号 测量过程中 ， 信号经常会被湮没在测量系统的噪声和干扰 中， 如何准确地测量这些微弱信号是一个亟需解决的问 题。 由于信号 、 噪声和干扰的特点不同 ， 检测方法也迥异 。 ［12 ］ 主要有三种 ： （ 1 ） 相干检测 目前 ， 微弱信号的检测技术 与频域窄带化技术 ， 利用噪声与信号符合同频又同相的可 能性很小的特性检测微弱信号 ， 锁相放大器是这种方法的 典型 ； （ 2 ） 时域信号的积累平均法 ， 基于信号的稳定性 和噪声的随机性 ， 由于信号周期性地重复 ， 噪声却不具有
A weak signal detection method based on compressive sensing
2 Zhang Baorong1， ，Jin Senlin1
（ 1． School of Information Science and Engineering，Yanshan University，Qinhuangdao 066004 ，China； 2． The Key Laboratory for Special Optical Fiber and Optical Fiber Sensor of Hebei Province，Qinhuangdao 066004 ，China） Abstract ： This paper introduces the weak signal detection method by using compressive sensing principle． Input signal is modulated by a pseudorandom sequence． The secondary measuring was carried out on the basis of the original measuring by means of transforming the measurement matrix． The location of the signal in the dictionary can be accurately recognized by using compressive sensing recovery algorithm． The result has been proved by the simulation experiments． The noise and interfering signals within the weak signal can be eliminated as the small signaltonoise ratio of － 20 dB． The signal can be recovered completely with little signal amplitude error． Key words： compressive sensing； signal processing； weak signal detection； signal noise ratio （ SNＲ）
Technique and Method
基于压缩感知的微弱信号检测方法
1， 2 1 张宝荣 ， 金森林
（ 1． 燕山大学 信息科学与工程学院 ，河北 秦皇岛 066004 ； 2． 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室 ，河北 秦皇岛 066004 ）
摘
在一次测量基 要： 提出了一种利用压缩感知原理测量微弱信号的方法， 测量信号由伪随机序列调制， 应用改造的测量矩阵，
这个特性， 因此只要重复的次数足够多 ， 就可以把噪声中 的微弱信号提取出来 ， 而且重复的次数越多 ， 提取微弱信 号的能力越强
［4 ］
检测微弱信号 2006 年， DONOHO L、 CZNDS J 和 TAO T 等人提出了
［89 ］ ， 这是一种 压缩感知 （ Compressive Sensing ） 理论 全新的信号获取和处理理论 。 压缩感知理论认为