基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法

压缩传感理论利用信号的稀疏性,对其非自适应线性投影进行压缩采样,通过最优化问题准确重构原始信号。传统重构算法仅利用了信号的稀疏性,而未对转换后的信号结构进行分析。提出了一种基于4状态的隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号的重构方法,相对2状态的隐马尔科夫树模型,该模型能够获取相邻尺度小波系数的更多相关特性,通过仿真结果表明,该算法具有更高的重构精度。