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期刊文章详细信息

利用粒子群算法实现PPS信号的稀疏分解    

Sparse Decomposition of Polynomial Phase Signals with Particle Swarm Optimization

  

文献类型:期刊文章

作  者:李越雷[1] 张天骐[1] 黄铫[1] 蒋世文[1]

机构地区:[1]重庆邮电大学信号处理与片上系统研究所,四川重庆400065

出  处:《计算机仿真》

年  份:2010

卷  号:27

期  号:2

起止页码:200-203

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对在分析高阶多项式相位信号(PPS)时,Wigner-Ville分布(WVD)的交叉项使得时频分布图变得难以解释,为了提高信号计算速度和数据提取精度,采用基于匹配追踪(MP)算法的信号稀疏分解来抑制交叉项,但是稀疏分解计算量大,难以应用在实时信号处理。将粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,可以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求。计算机仿真结果证实了方法的有效性。

关 键 词:稀疏分解 匹配追踪  粒子群优化算法 多项式相位信号

分 类 号:TN911.7]

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同被引文献:

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