基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

摘要：

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响.仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销.

关键词：压缩感知、噪声折叠(NF)、稀疏度估计、采样数目、信号重构

所属期刊栏目：35

分类号：TN929

资助基金：重庆市教委科学技术研究重大项目KJZD-M201900602

在线出版日期：2023-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：505-512