壓縮傳感算法研究與音頻應(yīng)用.pdf

1、壓縮傳感(Compressive Sensing，CS)是近年來國際上新提出的信號采樣方式，其針對稀疏信號或者采樣信號，在采樣的同時即可對信號數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)壓縮，從而能夠以遠(yuǎn)低于Nyquist定律的速率進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)，并精確地恢復(fù)出原始信號。壓縮感知有效地解決了傳統(tǒng)信號編碼技術(shù)在處理速度、存儲空間和抗干擾能力等方面的問題，具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　 CS的線性測量過程在數(shù)據(jù)獲取的同時融入了壓縮的思想，雖然得到的數(shù)據(jù)量明顯減少，但如何

2、有效地從測量信號重建出原始信號卻是CS的一個關(guān)鍵問題，重建質(zhì)量的好壞也在CS從理論走向應(yīng)用的過程中起著至關(guān)重要的作用。
　　 本文研究了CS理論框架以及信號稀疏表示，測量矩陣設(shè)計(jì)和信號重構(gòu)算法三個方面的內(nèi)容，并將CS算法應(yīng)用到音頻編解碼中，著重研究了適合于音頻信號的稀疏變換域和重構(gòu)算法。首先在現(xiàn)有確定性變換矩陣的基礎(chǔ)上，對典型的音頻信號進(jìn)行稀疏表示，驗(yàn)證音頻信號的小波變換系數(shù)呈現(xiàn)的小波樹特性，由此進(jìn)一步研究適合多媒體信號的匹配追