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
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
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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