基于Ramanujan子空間的信號周期成分分解方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、信號周期估計(jì)與周期分解是許多應(yīng)用領(lǐng)域中長期存在的問題.為了更好地解決這個(gè)問題，本文提出一種基于Ramanujan子空間的匹配追蹤算法(Ramanujan subspace pursuit，RSP).基于貪心策略，RSP在每次迭代過程中將當(dāng)前殘差信號正交投影到每個(gè)子周期所對應(yīng)的Ramanujan子空間，選擇并提取出最顯著的周期成分，將其從當(dāng)前殘差去除，從而生成新殘差信號以用于下一次迭代過程.在每次迭代過程中所提取出的周期成分之和構(gòu)成了信號

2、周期成分的近似表示，即信號的周期成分分解.為度量每個(gè)成分的周期性，本文基于周期成分的能量距離定義了一種新的信號周期性度量方法.為了提高RSP算法的計(jì)算效率，本文還基于周期子空間和精確周期子空間之間的關(guān)系，使用極大似然估算出各個(gè)周期成分在周期子空間的能量以避免在Ramanujan子空間直接投影的過程，提出了快速RSP算法.
　　此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了RSP算法優(yōu)于當(dāng)前存在的其他周期分解算法，而且給出了所提出的RSP算法在DNA序列周期

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