利用改进的稀疏表示处理FBG传感信号
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陈勇(1963-),男,四川成都人,博士,教 授,主要从事自动化、光纤传感及测量技术研究.

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国家自然科学基金(61275077)和重庆市基础与前言研究计划( cstc2013jcyjA40052)资助项目 (1.重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065; 2.重庆邮电大学 光纤通信技术重点实验室,重庆 400065)


FBG sensing signal denoised with improved sparse representation method
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    摘要:

    基于 压缩感知(CS)的正交匹配追 踪 ( OMP ) 算法,须以稀疏度 确定 为先验条件, 在 实际 应用 中稀疏度 不 易 确定 的情况下, 本文 提出了 稀疏度确 定方法和 二次正交匹配追踪 (TOMP)算法。 先 引入熵权法 采用 多指标融合并结合饱和值点法确定稀疏度 , 然后利用所提 方 法 对实验信号进行重构 。 实验 仿真结果表明: 与同类算法相比,本文所提 TOMP 算法增加 0.1s 运行时间降低了 12~ 22% 的重构误差,更好折中处理了重构误差和时间;与不同类算法相比,本文 所提方法重构的信号信噪比(SNR)最大可提升 22 dB ,且均方根误差(RMSE)降低 0.7,因此去噪效果更优。

    Abstract:

    Orthogonal matching pursuit (OMP) algo rithm of compressive sensing should take sparsity as a priori condition,but the a ctual sparsity is not easy to be determined.In this paper,the method to determin e sparsity and twice orthogonal matching pursuit algorithm (TOMP) are proposed.F irstly,the entropy-weight method is introduced to determine the sparsity with c ombination multi-index fusion and the method of saturation point,and then the p roposed method applied to reconstruct the signal.Simulation results show that,compared to the similar algorithm,the signal processed by the proposed algorithm in creased 0.1second to reduce 12~22% reconstructon error;while compared with diff erent algorithms,signal noise ratio (SNR) of the si gnal after processing by the proposed method can be improved by 22dB,and root m ean square error (RMSE) can be reduced by 0.7,so i t demonstrates better de-noising effect.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈勇,杨雪,刘焕淋,杨凯,张玉兰.利用改进的稀疏表示处理FBG传感信号[J].光电子激光,2014,(10):1936~1942

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  • 收稿日期:2014-06-12
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