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基于阻尼LSQR-LMBC的火焰三维温度场重建 被引量：3
1
作者 单良 赵腾飞 +2 位作者 黄荟云 洪波 孔明 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期15-26,共12页
光场相机可以解决辐射测温多相机系统光路复杂、同步触发难等问题,在辐射成像三维温度重建时有其独特优势.LSQR是求解基于大型稀疏矩阵最小二乘问题的经典算法,该算法用于重建三维温度场时对温度初值依赖较大,在信噪比较低的情况下重建... 光场相机可以解决辐射测温多相机系统光路复杂、同步触发难等问题,在辐射成像三维温度重建时有其独特优势.LSQR是求解基于大型稀疏矩阵最小二乘问题的经典算法,该算法用于重建三维温度场时对温度初值依赖较大,在信噪比较低的情况下重建精度不理想.本文提出阻尼LSQR-LMBC重建算法,通过在LSQR方法中添加阻尼正则化项,提高火焰三维温度场重建的抗噪性能,并结合LMBC算法,实现吸收系数和三维温度场同时求解.在数值模拟部分,随着信噪比逐渐降低,阻尼LSQR的重建效果比LSQR更加稳定,在信噪比达到13.86 dB时,重建精度大约提高30%.阻尼LSQR-LMBC的平均重建误差为6.63%.用丁烷火焰进行了实验,重建的丁烷火焰三维温度场分布符合辐射火焰燃烧的特征,和热电偶的测温数据结果进行对比,相对误差在6.8%左右. 展开更多
关键词 光场相机 火焰 三维温度场 阻尼lsqr-lmbc重建算法
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基于SL0压缩感知信号重建的改进算法 被引量：14
2
作者 杨良龙 赵生妹 +1 位作者 郑宝玉 唐文娟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第6期834-841,共8页
SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在"锯齿效... SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在"锯齿效应",并且SL0算法及其改进算法(NSL0)中的连续函数"陡峭性"不大,使近似L0范数的估计不精确、收敛速度慢。本文采用"陡峭性"大的近似双曲正切函数,结合修正牛顿法和阻尼牛顿法,提出一种更快速高效的信号重建算法(ANSL0)。数值计算结果表明,在相同的条件下,相比SL0和NSL0算法,ANSL0算法在匹配度、峰值信噪比和信噪比方面都有了较大提高。 展开更多
关键词 压缩感知 重建算法 光滑L0范数 修正牛顿法 阻尼牛顿法
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经验方法和修正的Feltcher算法选取阻尼因子的介质重构比较
3
作者 张辉 张小娣 陈景文 《咸阳师范学院学报》 2004年第6期14-16,27,共4页
对在 TM 简谐波照射下的目标重构,从散射的积分方程出发,采用矩量法离散该积分方程,对所得的非线性方程组采用 L-M 方法求解,数值比较了对阻尼因子选取采用修正的 Feltcher 算法和经验方法重构的结果。
关键词 Feltcher算法 经验方法 阻尼因子 重构
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基于阻尼Gauss-Newton法的光学断层图像重建
4
作者 吴孔培 王加俊 《苏州大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第2期57-61,共5页
针对生物医学中近红外光进行成像问题,简要描述了基于有限元法(FEM)的光学图像重建的过程,提出了光学重建逆问题的阻尼Gauss-Newton算法.该方法定义一个测量与预测数据间误差的目标函数,利用最小二乘问题的结构特点由目标函数一阶导数... 针对生物医学中近红外光进行成像问题,简要描述了基于有限元法(FEM)的光学图像重建的过程,提出了光学重建逆问题的阻尼Gauss-Newton算法.该方法定义一个测量与预测数据间误差的目标函数,利用最小二乘问题的结构特点由目标函数一阶导数直接获得Hessian阵以确定下降方向,并在迭代求解中引入线性搜索以确定搜索步长,从而达到快速收敛.数值模拟结果证明该方法在实际应用中的优越性和可行性. 展开更多
关键词 图像重建 有限元法 逆问题 阻尼Gauss-Newton算法
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基于压缩感知理论NSL0算法的改进 被引量：2
5
作者 陶亮 刘海鹏 王蒙 《电子技术应用》 2021年第5期77-81,共5页
压缩感知理论提供一种全新的信号获取方式;对信号进行稀疏变换,利用少量的观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。其中,信号重构是压缩感知的核心,而在信号重构的各类算法中,最直接、有效的信号重构的方法是在L0范数下求解。为了解... 压缩感知理论提供一种全新的信号获取方式;对信号进行稀疏变换,利用少量的观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。其中,信号重构是压缩感知的核心,而在信号重构的各类算法中,最直接、有效的信号重构的方法是在L0范数下求解。为了解决NSL0(Newton Smooth L0 Norm)算法重构质量较差的问题,在NSL0算法基础上,采用“陡峭性”更大的反余弦函数,结合修正牛顿法和牛顿阻尼法,提出一种更快速、精度更高的信号重建算法,命名为ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)。通过一维信号、二维图像重构实验,结果表明该算法在相同条件下与同类算法相比,在精确重构率和峰值信噪比上都有较大提高。 展开更多
关键词 压缩感知 重构算法 反余弦函数 修正牛顿法 牛顿阻尼法
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