基于压缩采样的分数布朗运动信号从其稀疏样本的重建

Andriyan Bayu Suksmono

基于压缩采样的分数布朗运动信号从其稀疏样本的重建

数值分析 2011-05-31 v1 概率论数据分析、统计与概率统计计算

作者: Andriyan Bayu Suksmono

摘要

本文提出了一种基于CS(压缩采样)从部分已知样本中重建/插值fBm(分数布朗运动)信号的新方法。由于1/f特性意味着fBm频谱的幂律衰减，fBm信号在频域中应是稀疏的。这一特性促使我们在开发重建方法时采用CS。幂律中的赫斯特参数H决定了稀疏度水平，因此对于给定数量的已知子样本，fBm信号的CS重建质量将取决于H。然而，所提出的方法不需要H的信息即可从其部分样本重建fBm信号。该方法采用DFT(离散傅里叶变换)作为稀疏基，并采用从已知样本位置导出的随机矩阵作为投影基。使用具有不同H值的模拟fBm信号来展示赫斯特参数与重建质量之间的关系。此外，还使用美国道琼斯工业平均指数月度值时间序列来展示所提出方法在重建真实世界数据方面的适用性。

关键词

分数布朗运动压缩采样信号重建稀疏表示赫斯特参数离散傅里叶变换随机投影

引用

@article{arxiv.1105.5924,
  title  = {Reconstruction of Fractional Brownian Motion Signals From Its Sparse Samples Based on Compressive Sampling},
  author = {Andriyan Bayu Suksmono},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1105.5924},
  year   = {2011}
}

备注

6 double-column pages, 5 figures, submitted to ICEEI-2011

基于压缩采样的分数布朗运动信号从其稀疏样本的重建

摘要

关键词

引用

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