毕设使用的压缩感知中的稀疏度自适应算法

资 源 简 介

毕设使用的压缩感知中的稀疏度自适应算法

详 情 说 明

在毕业设计中研究的稀疏度自适应算法，属于压缩感知领域的创新应用。该算法通过动态调整信号稀疏度来优化采样效率，核心优势体现在三个方面：灵活的压缩比控制、显著降低的运行时间以及高质量的信号复原能力。其中，复原图像质量的评判标准采用峰值信噪比（PSNR）这一客观指标。

算法设计借鉴了主成分分析（PCA）的思想，这种降维技术在此被创造性应用于噪声辅助的数据分析环节。通过PCA提取数据主要特征，有效提升了在噪声环境下的信号处理鲁棒性。同时引入基于Kaiser窗的双谱线插值FFT技术，该谐波分析方法通过特殊窗函数抑制频谱泄漏，配合双谱线插值修正频率偏差，显著提高了时频分析的精度。

系统还集成了智能检测机制：循环检测模块用于识别信号中的重复模式，周期性检测模块则擅长捕捉时序特征，二者协同工作使算法能自适应不同类型的非平稳信号。这种时频分析框架特别适合处理具有时变特性的复杂信号，为压缩感知在动态场景中的应用提供了新的技术路径。