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2017-10-25 发布于北京
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利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解.pdf

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利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解.pdf

第31卷第2期铁道学报 V01．31No．2 THECHlNARAIl。WAYSOClETY 2009 2OO9年4月 JOURNAI。0F April 文章编号：1001—8360(2009)02—0065—04 利用模拟退火实现基于MP的信号稀疏分解方辉，袁志刚，尹忠科，王建英 (西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都610031) 摘要：信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用，但稀疏分解计算量十分巨大，难以被推广而实现产业化。模拟退火算法模拟高温金属降温的热力学过程，广泛应用于求解组合优化问题。本文将模拟退火算法运用到信号的稀疏分解中，首先随机产生一组原子参数组，然后分别计算每个原子与信号或信号残差的内积的绝对值，找出内积绝对值最大的原子参数组并对它进行模拟退火处理，用处理的结果作为匹配追踪(MP)过程中每一步的最优解。在计算过程中利用原子的特性，进一步提高了信号稀疏分解的速度，并用本文提出的算法与其它方法进行了比较，实验结果表明了该算法的有效性。关键词：稀疏分解；匹配追踪(MP)；模拟退火(sA)；快速算法中图分类号：TP911．72文献标志码：A doi：10．3969／j．issn．1001-8360．2009．02．012 MP·-based Simulated SignalSparseDecompositionby Annealing FANG YUAN YIN Hui， WANG Zhi—gang， Zhong—ke， Jian—ying ofInformation 61003 (School ScienceTechnology。SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu1，China) of hasfound in the Abstract：Sparserepresentationsignals manyimportantapplicationssignalprocessing，but burdeninthe isSO thatitisalmost to computational signalsparsedecompositionprocesshuge impossibleapply the of ittoindustrialization．TheSimulated simulates metal Annealing(SA)algorithmthermodynamicsprocess heat ithasbeen usedin ofcombination temperature—decreasing，andwidely solvingmanyproblems optimiza— tion．Inthis SA is to ofrandom