| TSXPSY5500M |
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價格： 元(人民幣) | 產地：TSXPSY5500M |
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TSXPSY5500M壓縮感知理論主要包含了三大核心部分：信號的稀疏表示、測量矩陣的構造和信號重構算法的設計。在壓縮感知理論的三個核心問題中，如何設計并用硬件實現根據離散信息樣點準確重構原始信號的行之有效的算法是該理論中較為重要的一環。目前，壓縮感知信號重構算法主要分為兩類：基于凸松弛的優化算法，如基追蹤（Basis Pursuit，BP）算法； 基于貪婪迭代的匹配追蹤算法，如OMP算法[2]。這兩類算法各有優缺點：凸松弛算法具有很好的魯棒性，然而由于需要將求解問題轉化為線性規劃問題，計算量大，信號重構效率低；貪婪算法雖然不具有強保證性，但實現簡單，重構效率高，在工程應用中得到廣泛使用[3]。 對壓縮感知恢復算法進行VLSI設計是在參考文獻[4]中，而之后，有文獻進行優化設計。參考文獻[5]根據OMP算法必須按照特定順序執行這一特征，采用資源復用技術，提高了資源利用率。參考文獻[6]設計了一個快速求逆平方根算法，在矩陣分解部分采用QR算法。參考文獻[7]對OMP算法進行優化，減少了計算延時。參考文獻[8]同時進行了OMP算法和AMP算法的VLSI設計。本文先對OMP算法進行理論分析，然后對OMP算法進行改進，通過增加一個閾值來減少乘法運算次數，使運算速度更快。在矩陣分解部分采用ACD方法避免開方運算，同時在硬件實現上也進行了相應的優化。仿真結果驗證了設計的可行性。 1 OMP算法 1.1 基本OMP算法 在壓縮感知中，原始信號x的稀疏度為k，觀測矢量y是所采集的數據，y可通過測量矩陣Φ與x相乘而得。本設計的目的是在已知y和Φ的前提下恢復出x。OMP算法主要分為兩部分，即尋找稀疏矢量中非零元素的位置和計算非零元素的值。 在OMP算法中殘差r是一個很關鍵的參數，殘差是通過當前選取的列向量和原始信號的線性組合不能對壓縮測量值進行表示的部分。 1.2 改進OMP算法 令原始信號x的稀疏度為k，測量矩陣Φ大小為M×N，那么y為M維的離散信息矢量。本文提出一種新的方法，即加閾值法，通過添加一個閾值來減少乘法運算次數，閾值定為內積和的平均值的α倍，內積小于閾值的那些列在下一次迭代中不再求內積。每次迭代計算后都要對閾值進行更新。信號估計的均方誤差隨著α的增大而增大，當α為0時均方誤差最小。
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