[发明专利]一种信号重建方法及设备

摘要

本发明实施例公开了一种信号重建方法及设备，通过对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，对每一个采样信号进行幅度量化，获得量化信号，获取每一个量化信号对应的量化信息，根据每一个量化信号对应的量化信息，获取该量化信号相对于所有的量化信号的量化信息的权重值，根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数，以基于加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果，根据重建结果进行平均化处理，获得重建信号。基于联合稀疏性对输入信号进行重建，以及根据量化信息的权重值，基于加权混合范数的联合信号重建获得的重建信号质量更好，可以提高信号重建的准确性。

主权项

一种信号重建方法，其特征在于，包括：对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，获得若干个采样信号；对每一个所述采样信号进行幅度量化，获得该采样信号对应的量化信号；获取每一个所述量化信号对应的量化信息；根据每一个所述量化信号对应的量化信息，获取该量化信号相对于所有的量化信号的量化信息的权重值；根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数；基于所述加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果；根据所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号；其中，所述根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数，包括：根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，通过公式(1)建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数：其中，wj为所述J个量化信号中的第j个量化信号相对于所述J个量化信号的量化信息的权重值，θj为第j个量化信号对应的待重建信号，θn,j表示由J个向量所组成的矩阵[θ1,…θj,…θJ]中处于第n行第j列的元素值；其中，所述基于所述加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果，包括：基于所述加权混合范数进行联合信号重建，通过公式(2)获得重建结果：公式(2)用于求解在满足约束条件下，以所述加权混合范数作为目标函数到达最小值时的J个向量解，作为所述重建结果；所述约束条件为s.t.:forj=1,...,J||yj-Ajθj||2end≤ϵ;]]>其中，yj为所述第j个量化信号，Aj为获取所述第j个采样信号的采样矩阵，ε为预先设定的阈值，为所述重建结果中的第j个向量；其中，所述根据所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号，包括：根据所述重建结果，通过公式(3)对所述重建结果进行平均化处理，获得重建信号：其中，用于求取所述重建结果中J个向量的平均向量，为所述重建结果中的第j个向量，为经平均化处理后获得的所述重建信号。