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跳頻序列的漢明相關性是跳頻通信抗干擾性的指標之一。以往跳頻序列的漢明相關性由只包含時延變量的一維漢明相關函數表示。本文將分圓跳頻序列的漢明相關性用包含時延和頻移兩個變量的二維漢明相關函數表示,既考慮時延又考慮頻率偏移因素下分圓跳頻序列的漢明相關性。本文將序列長度為奇素數,頻隙集分別為有限整數環和有限整數環加無窮量的兩類分圓跳頻序列的時頻二維漢明相關性用每個分圓類集大小表示出來,并且指出頻隙集為有限整數環加無窮量的分圓跳頻序列(集)具有最優時頻二維漢明相關性。圖像的稀疏度對實現圖像壓縮感知重建具有十分重要的影響,波原子變換能夠有效地對圖像進行稀疏表示并且具有可逆性。本文提出一種基于波原子優化稀疏變換與組稀疏表示的圖像壓縮感知重構算法,根據圖像波原子變換系數逐漸降低的特點,構建一種約束矩陣對圖像的波原子變換系數進行抑制從而增強圖像稀疏度,通過組稀疏表示圖像重建算法進行圖像的壓縮感知重構,最后對重構圖像進行波原子逆抑制變換恢復原圖像。仿真實驗結果表明,本文算法相較于原有算法能夠更好重構圖像紋理細節,重構圖像質量有明顯提高,能夠實現更低的采樣率的圖像壓縮感知重建。 類壓縮感知算法［12］。表示的壓縮感知算法-數控滾圓機滾弧機折彎機張家港倒角機液壓縮管機滾弧機2組稀疏表示壓縮感知算法自然圖像通常具有豐富的自重復性，組稀疏表示［13-14］算法根據圖像的非局部自相似性，將圖像x劃分為n個大小為槡B×槡B的重疊圖像塊xk，k=1，2，…，n;對應每個圖像塊xk在其給定的L×L鄰域窗內，基于歐式距離度量找到與之最相似的c個圖像塊;最后將c個相似圖像塊矢量化后形成二維數據矩陣Gxk=［xk1，xk2，…，xkc］ 

轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name表示為圖像結構相似塊組，如圖1所示。圖1圖像塊與圖像塊組了得到對每一個圖像結構相似塊組的最佳稀疏表示，需要找到自適應于每一個結構相似圖像塊組Gxk的最佳稀疏字典Dk。通過組稀疏自適應字典學習［3］的方法獲得稀疏字典Dk，圖像結構相似塊組可稀疏表示為ak=D－1kGxk，ak稱為結構組稀疏表示系數。算法利用基于結構組的稀疏表示作為約束項，采用基于求解結構組稀疏表示的最小l0范數模型來求解，重構模型形式為minx∑nk=1‖ak‖0s．t．y=Φx，(7)引入平衡參數λ將式(7)轉換為無約束問)采用迭代收縮閾值算法求解，利用式(9)重構圖像:^x=DG×^αG。(9)3波原子變換稀疏優化3．1波原子變換由于小波基無法較好地去逼近奇異性曲線，仿真實驗仿真實驗硬件環境為IG主頻，4G內存的計算機，軟件環境為Win1064位操作系統，barbara等國際標準灰度圖像進行壓縮感知重建的仿真實驗。為了消除實驗隨機性，實驗結果取在相同的采樣率下200次的平均值，實驗以峰值信噪比(為圖像質量評價指標。算法具體實現步驟:1)構建抑制矩陣對原始圖像進行波原子變換系數稀疏優化并重建;2)對圖像按像素大小為32×32分塊并重組，采用高斯測量矩陣壓縮采樣;3)自適應字典學習獲取字典DGk;4)通過本文算法重構原圖像;5)對重構圖像進行波原子系數逆抑制，恢復原圖像。表1為barbara等4幅圖像在采樣率為0．1、0．2和0．3下GSＲ算法和本文方法實現圖像壓縮感知重構實驗結果，從實驗得到的重構圖像PSNＲ相比較可以看出，本文方法在采用不同圖像和不同采樣率情況下重構圖像質量均明顯高于GSＲ算法。由于圖像本身復雜程度和稀疏程度不同，重構圖像質量有所差異。表1圖像壓縮感知重構PSN圖像GSP本文方法0  轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name