多项式傅里叶域作为信号稀疏域
信息论
2016-11-15 v2 math.IT
摘要
本文提出了一种针对多项式相位信号的压缩感知 (CS) 重构方法。该方法依赖于多项式傅里叶变换，用于建立观测域与稀疏域之间的关系。多项式相位信号在傅里叶或小波域等常用域中并不稀疏。因此，在这些变换域中应用标准 CS 算法无法为多项式相位信号提供令人满意的结果。就此而言，多项式傅里叶变换被用于确保稀疏性。所提出的方法利用局部多项式傅里叶变换 (LPFT) 获得的时频表示进行了推广。特别是，一阶 LPFT 可以为线性调频信号产生线性时频表示。它揭示了信号的局部行为，从而导出了稀疏表示。文中通过实例对该理论进行了说明。
引用
@article{arxiv.1411.3651,
title = {Polynomial Fourier Domain as a Domain of Signal Sparsity},
author = {Srdjan Stankovic and Irena Orovic and Ljubisa Stankovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.3651},
year = {2016}
}
备注
submitted to IEEE Transactions of Signal Processing (10 pages, 11 Figures)