[发明专利]一种基于分块压缩感知的信号重构方法

权利要求书

1.一种基于分块压缩感知的信号重构方法，其特征在于,包括如下步骤：

步骤001.采集待重构原始信号，获得该待重构原始信号的结构化信息，并根据该结构化信息，对该待重构原始信号进行平均划分，获得各个信息子块；

步骤002.针对获得的各个信息子块，分别设定与各个信息子块相对应的稀疏基子块和采样矩阵子块；

步骤003.根据各个信息子块对应的稀疏基子块和采样矩阵子块，分别获得各个信息子块对应的感知矩阵；

步骤004.分别获得各个信息子块对应的信号数值矩阵，根据各个信息子块对应的信号数值矩阵、感知矩阵，通过分块不动点迭代阶段重构算法，针对各个信息子块进行重构操作，获得各个信息子块对应的重构值；

步骤005.根据各个信息子块对应的重构值，针对各个信息子块，根据针对待重构原始信号进行划分的方法，通过拼接、重整，获得重构信号。

2.根据权利要求1所述一种基于分块压缩感知的信号重构方法，其特征在于：所述待重构原始信号为一维信号或二维信号。

3.根据权利要求1所述一种基于分块压缩感知的信号重构方法，其特征在于：所述步骤002中，所述稀疏基子块为Ψ_k，采样矩阵子块为Φ_k，其中，Ψ_k∈R^Q×Q，Φ_k∈R^M×Q，Q＝n/K，k∈{1,…,K}，K为所述步骤001中针对待重构原始信号进行平均划分，获得信息子块的个数，Ψ_k为第k个信息子块对应的稀疏基子块，Φ_k为第k个信息子块对应的采样矩阵子块，R为实数，n为所述步骤001中待重构原始信号中元素的总个数，M为设定参数，且M＜Q。

4.根据权利要求1所述一种基于分块压缩感知的信号重构方法，其特征在于：所述步骤002中采样矩阵子块为高斯随机矩阵。

5.根据权利要求1所述一种基于分块压缩感知的信号重构方法，其特征在于：所述步骤004中根据各个信息子块对应的信号数值矩阵、感知矩阵，针对各个信息子块，采用分块不动点迭代阶段重构算法进行的重构操作为，先利用一阶搜索算法获得活动集，再利用二阶算法求解基于活动集的子空间优化问题，重复上述先应用一阶搜索算法，再应用二阶算法的过程，直至获得各个信息子块对应的重构值。