[发明专利]一种压缩感知的编解码方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种压缩感知的编解码方法，通过获取输入的构造矩阵，并利用预先存储的稀疏字典与构造矩阵得到测量矩阵；测量矩阵满足y＝Φθ；其中，构造矩阵为测量矩阵为ΦΨ‑¹；Ψ为稀疏字典；θ为稀疏字典Ψ中的系数；y为未知信号x的测量值；Φ₁为k₁×k₁的单位矩阵，Φ₂为(n‑k₁)×(n‑k₁)的随机矩阵；k₁为集合L₀的势，n为未知信号x的长度；L₀为θ的已知的部分非零元位置集合；按照预先设置的拆分方法将θ拆分成其中，为位置包含在L₀内的元素组成的子向量；(d)为L₀的补集，θ_(d)为位置包含在(d)内的元素组成的子向量；根据θ在单位矩阵Φ₁上的线性投影获得并利用解码算法计算出利用计算出，从而提高恢复未知信号的效率。本申请还公开了一种压缩感知的编解码装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及一种压缩感知的编解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着人们对信号获取的需求越来越大，压缩感知(CS，Compressedsensing)采样理论随之发展快速，并成功地应用于信号压缩、图像处理、模式识别、生物感知等多个领域。压缩感知是指如果信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的，则可以远低于奈奎斯特采样速率的采样率对信号进行采样，并从少量的观测投影中重构出未知信号。

一般的压缩感知的采样率要大于未知信号中非零元的个数的两倍，才能够恢复未知信号。利用这种压缩感知编的解码方法，通过在解码端整合非零元位置信息以得出非零元的信息，然后利用非零元的信息重构出原信号。但是，在一些已知部分非零元位置信息的情况下，现有技术仍需要用计算整个未知信号的采样率恢复未知信号，因此没有有效地利用已知的部分非零元位置信息，造成资源的浪费。

因此，如何高效地利用非零元位置信息以恢复出未知信号是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种压缩感知的编解码方法，能够提高恢复未知信号的效率；本发明的另一目的是提供一种压缩感知的编解码装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种压缩感知的编解码方法，包括：

获取输入的构造矩阵，并利用预先存储的稀疏字典与所述构造矩阵得到测量矩阵；所述测量矩阵满足

其中，所述构造矩阵为所述测量矩阵为ΦΨ^-1；Ψ^-1为Ψ的逆矩阵，Ψ为稀疏字典；θ为稀疏字典Ψ中的系数；y为未知信号x的测量值；Φ₁为k₁×k₁的单位矩阵，Φ₂为(n-k₁)×(n-k₁)的随机矩阵；k₁为集合L₀的势，n为未知信号x的长度；L₀为θ的已知的部分非零元位置集合；O为零矩阵；

按照预先设置的拆分方法将θ拆分成其中，为位置包含在L₀内的元素组成的子向量；(d)为L₀的补集，θ_(d)为位置包含在(d)内的元素组成的子向量；

根据θ在单位矩阵Φ₁上的线性投影获得并利用解码算法计算出其中，为θ_(d)的估计值；

利用和计算出其中，为x的估计值。

优选地，所述利用解码算法计算出具体为：