[发明专利]一种基于压缩感知及∑-Δ量化的信息平滑与重构方法在审

专利信息
申请号: 201910431617.1 申请日: 2019-05-22
公开(公告)号: CN110365344A 公开(公告)日: 2019-10-22
发明(设计)人: 卢继华;冯立辉;王欢;李旖旎;张帆;吴浩澜 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: H03M7/30 分类号: H03M7/30
代理公司: 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 代理人: 唐华
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 一种基于压缩感知及∑‑Δ量化的信息平滑与重构方法,属于模拟信息转换以及压缩感知技术领域。包括如下步骤:1)压缩采样;2)对测量矩阵进行去趋势化处理,输出去趋势化测量矩阵y1;3)求y1的标准差;4)以标准差的k倍,划分S+1个等分区间段,统计各段内的数量并计算概率;5)计算S+1段中每一段的Renyi值,并找出最大Renyi值对应y1中的数据;6)将y1中的数据替换为前后X段内对应数据的均值,更新y1;7)将更新后的y1通过量化操作因子Ω将更新后y1量化为测量值Q;8)将测量值Q用特定比特的数字表达;9)重构。所述方法能有效去除原始信号中的小概率干扰;在去干扰基础上还高准确率还原原始信号。
搜索关键词: 测量 量化 重构 矩阵 压缩感知 标准差 平滑 更新 还原原始信号 压缩感知技术 等分区间 模拟信息 数据替换 数字表达 压缩采样 原始信号 概率 准确率 去除 输出 转换 统计
【主权项】:
1.一种基于压缩感知及∑‑Δ量化的信息平滑与重构方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一、压缩采样;其中,压缩采样具体通过采样操作因子Φ实现,具体为:采样点x经过与采样操作因子Φ进行矩阵相乘后,x中的全部信息都会完整的得到保留并传递给测量矩阵y;步骤二、对步骤一输出的测量矩阵进行去趋势化处理,输出去趋势化测量矩阵y1;步骤三、求步骤二输出的去趋势化测量矩阵y1的标准差;步骤四、以步骤三输出的标准差的k倍,以0为中心上下划分S+1个等分区间段,统计矩阵y1中的数据标准差位于S段中各段内的数量并计算概率;步骤五、计算步骤四输出的S+1段中每一段的Renyi值,并找出最大Renyi值对应的去趋势化测量矩阵y1中的数据,具体包括如下子步骤:步骤5.1初始化Renyi值RE为0;步骤5.2基于公式(1)计算测量矩阵中对应到S段中各段内数据概率的Renyi值;其中,RE为Renyi值;p(i)对应S+1个区间段的概率,q为Renyi熵指数;步骤六、将步骤五输出的去趋势化测量矩阵y1中的数据替换为前后X段内对应数据的均值,更新去趋势化测量矩阵y1;至此,从步骤二到步骤六,完成了压缩采样所得测量矩阵y的去干扰处理,输出结果yy;步骤七、将步骤六输出的更新后去趋势化测量矩阵y1通过量化操作因子Ω将步骤六得到的更新后的去趋势化测量矩阵y1量化为测量值Q;Q=Ω{yy};其中,Q∈C0;C0是一个有限集合,Ω{yy}表示对测量矩阵yy基于量化操作因子进行量化,且量化后的测量值Q用有限比特流C0=Am表达;步骤八、编码,具体将步骤七量化输出的测量值Q用特定比特的数字表达,输出编码结果;特定比特的数字通过log2|C0|表示,具体通过编码图ε:C0‑‑>C实现;其中,C是有限集合,称为码本;编码通过离散的Johnon‑Lindenstrauss嵌入实现;编码的目标是保证准确重构的基础上降低比特数,步骤八用如下公式(2)通过编码矩阵乘积表示:QC=BQ;      (2)其中,B为C0‑‑>C转换的编码矩阵,B的维度为L行M列;QC为编码结果;步骤九、重构,基于步骤八输出的编码结果恢复出步骤一中的原始采样信号x经去干扰处理后的近似值,具体基于映射Δ:C→RN;其中,R为重构比特率,表达为:R=log2|C|。
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  • 许杰 - 合肥移顺信息技术有限公司
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  • 一种加速度传感器的三轴数据压缩方法,包括:采集原始加速度数据;保存第一组原始加速度数据;分别计算相邻两组原始加速度数据之间的△Xi、△Yi、△Zi;设定三种数据存储格式;根据△Xi、△Yi、△Zi,采用设定的三种数据存储格式中的一种或采用原始加速度数据进行数据存储;对Huffman压缩数据存储的两点优化:获取的总长度数据,采用大于总长度数据的长度、且为最小的一个Byte的整数倍的长度来存储总长度数据;统计出现的ASCII字符,存储编码掩码及对应的权重。本发明将采集的原始加速度数据通过连续两次压缩,将待发送数据的长度大大缩短,从而达到节省存储空间,节省数据流量并缩短传输时间的目的。
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