利用粒子群算法实现信号OMP稀疏分解  

Signal Sparse Decomposition Based on OMP and PSO

作　　者：杨愚[1] 

机构地区：[1]西南交通大学

出　　处：《微计算机信息》2008年第12期178-179,201,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金(60602043)

摘　　要：稀疏表示在信号处理的许多方面都有着重要的作用,但是其计算量巨大难以应用在实时信号处理上。本文使用粒子群优化算法实现基于正交匹配追踪算法(OMP)的信号稀疏分解,粒子群算法能有效寻找OMP分解每一步中的最优原子,OMP是对匹配追踪算法(MP)的改进,收敛效果更好。实验结果验证了此算法的有效性。Sparse representation of signals has found important applications in signal processing,but the computational burden in sig-nal sparse decomposition process is so huge that its almost impossible to apply it to real time signal processing. In this paper,Parti-cle Swarm Optimization Algorithm is proposed based on Orthogonal Matching Pursuit (OMP) signal sparse decomposition,Particle Swarm Optimization Algorithm is used to effectively search in the dictionary of atoms for the best atom at each step of OMP. We r...

关 键 词：稀疏表示 稀疏分解 匹配追踪算法(MP) 正交匹配追踪算法(OMP) 粒子群优化算法(PSO) 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]