利用改进的稀疏表示处理FBG传感信号

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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22dB,且均方根误差(RMSE)降低0.7,因此去噪效果更优。 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm based on Compressive Sensing (CS) needs to be determined as a priori condition by sparsity. In the case that the sparsity can not be easily determined in practical applications, this paper proposes a sparseness determination method and quadratic orthogonal Matching Pursuit (TOMP) algorithm. Firstly, the entropy weight method is adopted to determine the sparsity degree by using multi-index fusion and saturation point method. Then the experimental signal is reconstructed by the proposed method. Experimental results show that compared with other algorithms, the TOMP algorithm proposed in this paper can reduce the reconfiguration error by 12% ~ 22% by 0.1s running time, and handle the reconstruction error and time better. Compared with the other algorithms , The signal-to-noise ratio (SNR) reconstructed by the proposed method can be improved by up to 22dB and the root mean square error (RMSE) can be reduced by 0.7.
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