一次压缩感知的信号处理应用例程

资 源 简 介

一次压缩感知的信号处理应用例程

详 情 说 明

压缩感知技术通过突破传统奈奎斯特采样定理的限制，实现了利用少量观测数据重构稀疏信号的可能。本文介绍一个典型的相参脉冲串复调制信号处理案例。

在信号解耦与恢复环节，我们采用多种现代信号处理方法进行对比分析。最小二乘法作为经典线性回归方法，通过最小化误差平方和实现信号参数估计。支持向量机(SVM)则利用核技巧将非线性问题转换到高维特征空间处理。神经网络方法通过多层感知机学习信号特征表示，具备强大的非线性拟合能力。k近邻算法基于样本相似度进行分类预测。

在参数估计方面，基于贝叶斯原理的混合logit模型参数估计方法，通过引入先验分布和计算后验概率，实现了对复杂信号模型的参数推断。这种方法特别适合处理具有不确定性的信号系统。

衍射图像分析环节重点研究了十字叉丝在不同传播距离下的衍射图样变化。通过建立衍射传播模型，可以精确预测和计算不同距离处的衍射图案特征，这对于光学测量和成像应用具有重要意义。

这些方法的组合应用展示了压缩感知技术在复杂信号处理中的强大能力，为现代信号处理提供了新的解决方案。