压缩感知技术在MWC通信中的应用与突破

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资源摘要信息: "MWC与压缩感知技术在高频通信领域的应用研究" 在现代通信领域中,随着频谱资源的日益紧张和通信需求的不断增长,如何有效利用频谱资源、提高通信系统性能成为研究的热点。传统的Nyquist采样理论要求对信号进行至少两倍于其最高频率的采样,这在高频通信中意味着需要极高的采样速率,进而导致高昂的硬件成本和复杂的处理技术。为了解决这一问题,压缩感知(Compressed Sensing, CS)技术应运而生,并与调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)相结合,为高频通信的发展带来新的突破。 压缩感知技术是一种新兴的信号处理方法,它允许以远低于Nyquist采样率的方式对信号进行采样,同时能够精确地重建原始信号。CS技术的核心在于信号的稀疏性,即信号在某个变换域内只有少数的非零系数。通过在采样过程中引入随机性,CS能够以远低于传统采样理论要求的速率采集信号,并通过优化算法重建出原始信号。这一技术在无线通信、图像处理、生物医学信号处理等多个领域具有广泛的应用前景。 调制宽带转换器(MWC)是一种特殊的硬件设备,用于在模拟域内实现信号的欠采样。与传统的数字采样相比,MWC可以在较低的采样频率下捕获较宽频带的信号,从而降低了硬件的复杂度和成本。MWC利用特定的调制技术,在不损失信号信息的前提下,以更高效的方式将宽带信号转换到较低频带进行采样。这种技术特别适用于高频通信系统,能够有效解决高频段信号采样的难题。 结合压缩感知技术,MWC可以在更宽的频谱范围内以较低的采样率捕获信号,进一步降低了高频通信系统的硬件要求。这种结合不仅降低了采样和处理成本,还能提高信号的处理速度,为高频通信领域带来深远的影响。 综上所述,压缩感知与调制宽带转换器的结合为高频通信领域提供了一种新的解决方案,它突破了传统采样理论的限制,使通信系统能够在更低的采样率下实现对高频信号的精确捕捉和处理。这一突破对于提升通信系统的性能、降低生产成本以及推动通信技术的进一步发展都具有重要的意义。随着相关技术的不断发展和完善,未来我们有望在无线通信、雷达探测、医疗成像等多个领域看到压缩感知与MWC技术的广泛应用。

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比(PSNR) mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数(SSIM) from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比(PSNR-HVS) from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比(MS-SSIM) from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比(CPC) cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

2023-05-30 上传