基于GA和MP的信号稀疏分解算法的改进

摘要：

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法,也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的,但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大.基于利用MP(Matching Pursuit)方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法(GA)快速寻找MP过程中每一步分解的最佳原子.并针对基本遗传算法存在的未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种改进算法,实验结果证实了改进算法的有效性.

关键词：信号处理、稀疏分解、匹配跟踪(MP)、遗传算法(GA)、改进算法

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60602043

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：79-81