壓縮感知中二進制測量矩陣的構造與優(yōu)化.pdf

1、壓縮感知理論是近幾年來很受歡迎的一種信號采集和處理理論。對于稀疏或可壓縮信號，該理論可以以遠低于奈奎斯特定理的采樣率來進行數(shù)據(jù)采集，并且可以大概率的準確重構出原始信號。單像素成像系統(tǒng)是壓縮感知理論應用的一個熱點，本文從適用于單像素成像系統(tǒng)的二進制測量矩陣入手，針對現(xiàn)有二進制測量矩陣重構性能和硬件實現(xiàn)的負相關性，提出新的矩陣構造策略，并通過仿真實驗的方法對策略的重構性能進行了驗證。
　　首先，本文根據(jù)結(jié)構化塊對角矩陣構造方法，結(jié)合擴

2、頻序列中的平衡OG序列，設計了一種PRBD測量矩陣。該方法不僅保留了平衡OG序列不相關性好和硬件實現(xiàn)簡單的優(yōu)點，而且塊對角的構造方式也讓PRBD矩陣突破了原始序列規(guī)模的限制，可對更多不同大小的標準圖像進行壓縮采樣和重構。特別地，該測量矩陣可分塊重構信號，在保證重構性能基本不變的情況下，極大提高重構速度。仿真實驗表明該測量矩陣很好的重構性能。
　　然后，考慮到單像素成像系統(tǒng)對測量矩陣的二進制要求，結(jié)合現(xiàn)有的OV優(yōu)化算法，本文提出了一