基于量子免疫克隆的压缩感知数据重构算法

摘要：

提出了一种基于量子免疫克隆的压缩感知数据重构算法（Q-CSDR）。算法先提出了一种能够提高数据重构概率的自适应分帧方法，然后利用量子克隆免疫算法的优化组合性能实现数据的精确重构。实验结果表明，Q-CSDR算法能够根据原始信号稀疏度自动调节压缩比率，具有重构速度快，重构精度高，能够适应于高稀疏度数据重构等优点。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验，收到了良好效果。

关键词：量子免疫克隆、压缩感知、数据重构、稀疏度

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家科技支撑计划批准号2010BAK67B09，2012BAK14B01

在线出版日期：2014-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39