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Enhancing Sparsity by Reweighted ? 1 Minimization[J] . Emmanuel J. Candès,Michael B. Wakin,Stephen P. Boyd.Journal of Fourier Analysis and Applications . 2008 (5)
基于压缩感知的新型声信号采集方法
被引：42
作者：
余恺
[1
]
李元实
[1
,2
]
王智
[1
]
鲍明
[2
]
蔡盛盛
[1
]
机构：
[1] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室
[2] 中国科学院声学研究所
来源：
关键词：
压缩感知;
随机压缩采样;
信号重构;
声学信号采集;
传感器网络;
D O I：
10.19650/j.cnki.cjsi.2012.01.016
中图分类号：
TP274.2 [];
学科分类号：
0804 ;
080401 ;
080402 ;
081002 ;
0835 ;
摘要：
介绍了一种基于压缩感知的声音信号采集方法,特别适合于无线传感器网络的声学监控应用,能够大大降低采样过程中对硬件采样速率和能量的需求,同时减轻了无线通信的负担,从而实现无线传感器的低成本化和实用化。利用声学信号在频域中的稀疏性质,在压缩感知相关理论的指导下设计了一种新型的随机压缩采样方法,实现了信号有用信息的高效获取;同时,利用加权L1-magic算法对信号进行重构,完成完整的信号采集过程。仿真及实验表明,该方法能够实现在1/10以下标准采样频率下的声信号采集。
引用
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页数：8
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