基于过完备字典稀疏表示振动信号压缩感知方法
作者机构：兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050
基 金：国家自然科学基金资助项目(51465034) 甘肃省自然基金资助项目(1508RJZA057)
出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)
年 卷 期：2018年第47卷第5期
页 码：51-55页
摘 要：针对传统基于奈奎斯特采样定理的采集系统采样振动信号时会产生大量的数据,给存储、传输和处理带来困难的问题,提出了一种基于过完备字典稀疏表示振动信号压缩感知方法。分析了经典字典学习算法,如MOD算法、K-SVD算法和双稀疏字典学习算法,重点研究了经典字典学习算法训练振动信号构造过完备字典对振动信号的压缩重构精度的影响。仿真测试结果表明,当振动信号压缩率在60%~90%时,基于双稀疏字典算法构造的过完备字典压缩重构相对误差比基于MOD算法和K-SVD算法都小。
主 题 词：振动信号 经典字典学习算法 过完备字典 稀疏表示 压缩重构
学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201]
D O I：10.3969/j.issn.2095-509X.2018.05.011
馆 藏 号：203289393...
