分块筛选自适应压缩感知电能质量数据重构方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117421583A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311512706.1
(22)申请日2023.11.14
(71)申请人郑州电力高等专科学校
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基于分布式压缩感知的电能质量数据采集方法设计与实现.docx
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基于分布式压缩感知的电能质量数据采集方法设计与实现
摘要
随着智能电网，泛在电力物联网等新技术的不断发展，用电负荷类型日趋多元化，柔性负荷和分布式负荷的不断增多，面向电能质量的数据采集量增长惊人。如果对电能质量信号进行采样时仍遵循奈奎斯特－香农采样定理，就势必会造成海量的采样数据。采用压缩感知技术虽然可以减少采样数据，节省采样时间，但是当需要对多个结构存在相关性的信号进行重构时，压缩感知技术又未能利用信号间的这种相关性来提升重构的速度和精度。故本文提出了一种基于分布式压缩感知（DCS）的电能质量数据采集方法。
本文首先通过对IEEE39
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基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法.pdf
网络出版时间：2015-01-15 17:12
网络出版地址：/kcms/detail/42.1658.N1712.026.html
第 卷 第 期 华 中 科 技 大 学 学 报 （自然 科 学 版）
４３ １ Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．１
年 月 （ ）
２０１５ １ Ｊ．Ｈ
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基于压缩感知的数据重构与仿真.ppt
基于压缩感知的数据重构与仿真 李铨 2009512017 研究背景 1.经典的傅里叶变换 Transformée de Fourier 1807年 《热传导方程》 2.小波分析(wavelet analysis) 可以很好地刻画局部特性 对非平稳信号分析效果较好 1974 J.Morlet 3.压缩感知技术(Compressed sensing) a.稀疏分解（Zhang Mallet,1994） K N 完备字典D 稀疏向量α N 信号s 2004年，加州理工大学的Candes和华裔数学家Tao发表了一篇报告，提出对于某类
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基于生成对抗网络的压缩感知图像重构模型
实验结果与分析
总结与展望;引言;;;;生成对抗网络基本原理;;负责学习真实数据分布并生成新的数据样本，通常采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型实现。;损失函数;压缩感知图像重构方法;;;;基于生成对抗网络的压缩感知图像重构模型;生成对抗网络（GAN）;;;;实验结果与分析;;;;重构图像展示;总结与展望;;;感谢观看
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压缩感知重构及其增强方法研究的中期报告
本次研究旨在探究压缩感知重构及其增强方法。目前已完成研究计划的中期任务，包括以下内容：
一、文献调研
对压缩感知及其相关算法进行了详细的文献调研，深入了解了其原理、优缺点及应用领域，并重点研究了目前常用的压缩感知算法，如OMP、CoSaMP、SP等。
二、数据集准备
根据研究需求，选择了多个公开数据集，包括CIFAR-10、ImageNet等，进行了数据集的准备工作。
三、算法实现与优化
针对选择的算法，实现了相关的代码，并对其进行了性能优化。在此基础上，进行了算法的测试，包括对不同数据集的测试及对不同参数的测试，得到了相应的实验结果。
四、增强方法研究
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基于非均匀FFT的压缩感知雷达信号快速重构方法.pdf
第 28卷 第 5期 信 号 处 理 VoI_28 No．5
2012年 5月 SIGNALPR0CESSING May 2012
基于非均匀 FFT的压缩感知雷达信号快速重构方法
孙进平 田继华 卢松涛 王彦平 张冰尘
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一种基于StOMP压缩感知图像重构系统的构建方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113362405 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110405252.2
(22)申请日 2021.04.15
(71)申请人 浙江工业大学
地址
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基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法.pptx
汇报人：2024-02-07基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法
引言块稀疏度理论基础自适应迭代算法设计压缩感知重构算法研究实验结果与分析结论与展望目录
01引言
压缩感知是一种新型的信号采集与处理理论，突破了传统Nyquist采样定理的限制，实现了从少量观测中重构出原始信号。压缩感知在图像处理、无线通信、医疗成像等领域具有广泛的应用前景，对于降低数据采集和传输成本具有重要意义。压缩感知背景与意义应用领域广泛压缩感知理论
块稀疏度概念及应用块稀疏度定义块稀疏度是指信号在某个变换域下，其非零系数呈现出块状聚集的特性，即大部分系数为零，而非零系数集中在少数块中。应用场景多样块稀疏度在图像处理中的
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一种遥感数据自适应剖分分块渐进传输方法.pdf
第23卷 第2期 地理信息世界 2016．04
2016年4月 GE0MATICSW0RLD V01．23 No．2
引文格式 ：吴尚竹，程承旗．一种遥感数据 自适应剖分分块渐进传输方法[J】．地理信息世界，2016，23(3)：卜8
一 种遥感数据 自适应剖分分块渐进传输方法
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迭代细化压缩感知欠采样磁共振图像重构方法、重构系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 115830172 A
(43)申请公布日 2023.03.21
(21)申请号 202310132196.9
(22)申请日 2023.02.20
(71)申请人 泰山学院
地址 271000 山
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面向图博档的分块压缩感知图像零水印算法.pdf
总第247 期 2014 年 第6 期
面向图博档的分块压缩感知图像零水印
算法*
郝世博 朱学芳
( 南京大学信息管理学院 南京 210093)
摘要: 【目的 】在版权保护过程中不降低图书馆、博物馆、档案馆数字信息资源的保真度。【方法 】以数字图像
为例, 利用分块压缩感知技术对原始图像进行观测, 将观测值与 Arnold 变换后的版权信息结合, 构造零水印信
息。【结果 】联合压缩感知理论与Arnold 变换构造出的零水印信息具有很好
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一种基于深度学习的卫星频谱感知数据重构方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112819082 B
(45)授权公告日 2022.06.17
(21)申请号 202110175322.X G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2021.02.
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压缩感知 TV-ART图像重构.ppt
压缩感知概述 压缩感知(Compressive Sensing）理论是由D. Donoho、E. Candes及华裔科学家T. Tao等人于2006年正式提出的一种新的信号处理理论。 Nyquist采样定理指出，采样速率达到信号带宽的两倍以上时，才能由采样信号精确重建原始信号。 压缩感知理论指出: 对于可压缩（可稀疏）的信号，可以通过低于或远低于奈奎斯特标准的方式对其进行数据采样并精确重构该信号 压缩传感新在何处？ 压缩感知流程 压缩感知理论主要包括信号的稀疏表示、随机测量和重构算法等三个方面。稀疏表示是应用压缩感知的先验条件，随机测量是压缩感知的关键过程，重构算法是获取最终结果的必要手段。
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2014年6月25日 基于稀疏表示的遮挡目标快速 重构算法研究 开题人：冷佳旭 导 师：陈 勇 副教授 能源科学与工程学院 压缩感知是一种利用稀疏的或可压缩的信号进信号重建的技术。CS 理论的核心思想是将压缩与采样合并进行.首先利用随机观测矩阵，把 在某个正交基或紧框架上稀疏的或可压缩的高维信号投影到低维空间 上得到测量值；然后通过求解优化问题从少量的投影中以高概率重构 原始信号或图像。 压缩感知理论的研究方向： 1、信号的稀疏表示 2、测量矩阵的构建
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无线传感网中感知数据的压缩融合与重构算法研究的中期报告.docx
无线传感网中感知数据的压缩融合与重构算法研究的中期报告
目前无线传感网中感知数据的压缩融合与重构算法研究已经取得了一定进展。本中期报告将围绕此研究主题，介绍前期工作的进展情况、存在的问题以及接下来的研究计划。
一、前期工作进展情况
1. 数据压缩算法方面，在对常用的几种无线传感网数据压缩算法进行对比研究的基础上，提出了一种基于局部线性嵌入（LLE）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的数据压缩算法。该算法在数据压缩率和重构误差上都有着较好的表现。
2. 数据融合算法方面，结合无线传感器网络的特点，提出了一种基于模糊推理的数据融合算法，可以有效地降低传感器节点能量消耗，提高网络生命周期。
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