【摘 要】
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利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知，但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵，从而增加预测系数传输的数据量。为此，提出将线性预测系数存入对
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利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知，但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵，从而增加预测系数传输的数据量。为此，提出将线性预测系数存入对角阵向量中构造循环矩阵，由此得到循环观测矩阵，再对语音信号进行观测。提取该循环矩阵中的线性预测系数构造残差域稀疏变换矩阵，利用正交匹配追踪算法对观测信号进行重构。仿真实验结果表明，与传统线性预测方法相比，该方法减少了3．9%以上的数据量，且比将高斯随机矩阵作为观测矩阵的方法具有更高的帧平均重构信噪比。
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