語(yǔ)音信號(hào)的壓縮感知算法研究.pdf

1、由于人們生活質(zhì)量的提高和科技水平的進(jìn)步，人們需要越來(lái)越多的信息，這就需要更多的傳輸損耗和儲(chǔ)存量，人們也需要更高的采樣水平和效率。因?yàn)閴嚎s感知有“邊采樣邊壓縮”的特性，所以最近幾年國(guó)人對(duì)它的探索興趣也越來(lái)越大。壓縮感知主要的特點(diǎn)在于：在特定的前提下，信號(hào)能夠完完全全地復(fù)原，信號(hào)采樣速度會(huì)大大增長(zhǎng)，能夠在很大程度上降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及傳遞的損耗。
　　本文以牛頓法作為參照，提出了正則化牛頓法，把牛頓法良好的重構(gòu)效果和很快的收縮能力結(jié)合在一起

2、，并改良了老版的正則化流程，延伸出了分組平均能量的定義。讓分組的平均能量和分組的全部能量共同構(gòu)成原子分組，能讓原子選擇的精準(zhǔn)度上升，這是本文對(duì)其革新的地方。大量測(cè)試表明，經(jīng)過(guò)改善的正則化牛頓法除了讓重構(gòu)有更高的準(zhǔn)確度，還能大大提升重構(gòu)的速度，可以看出改良后的正則化牛頓法有很高的使用價(jià)值。牛頓法牽扯到矩陣求逆的計(jì)算，要有很好的計(jì)算能力，要是我們能融合改良過(guò)的擬牛頓法和正則化想法，就能更好的減少計(jì)算重構(gòu)時(shí)間和計(jì)算量，這樣的想法很有實(shí)踐的必要