【摘 要】
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针对动态测试过程采样率高，噪声大的情况，提出一种基于Gabor原子库稀疏分解的去噪压缩方法。该方法利用匹配追踪算法将信号在超完备Gabor原子库中迭代分解，并采用相干比阈值作为
【机 构】
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中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
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针对动态测试过程采样率高，噪声大的情况，提出一种基于Gabor原子库稀疏分解的去噪压缩方法。该方法利用匹配追踪算法将信号在超完备Gabor原子库中迭代分解，并采用相干比阈值作为迭代终止条件，可以根据信号噪声水平自适应调整迭代次数。针对匹配追踪算法计算量大的缺点，引入一种自适应遗传算法加以改进，提高了计算效率。试验结果证明了该算法可以有效去除高频噪声，并且实现信号大幅压缩。
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