1、蓬勃發(fā)展的壓縮感知(CompressedSensing)理論提供了一種非常簡單有效的信號獲取方式，借助于重構(gòu)算法它可以用低于奈奎斯特率的采樣來恢復(fù)原始信號。隨著CS理論在信號處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，在音頻和語音信號處理的研究中，該理論的應(yīng)用也日趨流行并成熟。
　　 本文主要將壓縮感知理論應(yīng)用到語音信號的重構(gòu)中，首先介紹CS理論的基本知識，然后深入研究語音信號在不同基上的稀疏性和測量矩陣及重構(gòu)算法對語音信號重構(gòu)效果的影響，最后還討論了

2、CS理論在移動通信系統(tǒng)語音信號處理中的應(yīng)用。論文主要研究的工作概括如下：
　　 ·分析語音信號在不同基上的稀疏性，使用DCT及小波變換對語音信號進(jìn)行稀疏分解，討論隨機、循環(huán)和托普利茲矩陣作為測量矩陣進(jìn)行非相關(guān)測量的效果，對比采用BP、OMP和StOMP重構(gòu)算法恢復(fù)信號效果的優(yōu)劣。實驗結(jié)果表明，對于語音信號采用循環(huán)矩陣作為測量矩陣進(jìn)行重構(gòu)的結(jié)果較其他兩種矩陣具有較強的穩(wěn)定性和較低的誤差率；采用的改進(jìn)的逐步正交匹配追蹤算法(StOM

3、P算法)在運行時間上大大縮減，但是效果較其他算法沒有太大差異。
　　 ·研究測量矩陣選取對語音信號重構(gòu)效果的影響，在介紹了結(jié)構(gòu)化隨機矩陣的相關(guān)知識后，對傳統(tǒng)隨機、托普利茲、循環(huán)等測量矩陣進(jìn)行改進(jìn)，并將稀疏對角矩陣應(yīng)用于測量矩陣完成對語音信號的非相干測量。在語音信號上進(jìn)行實驗，分別采用稀疏對角結(jié)構(gòu)測量矩陣和傳統(tǒng)測量矩陣，對比它們使用StOMP算法重構(gòu)語音信號的效果。實驗結(jié)果表明，采用改進(jìn)的稀疏對角循環(huán)矩陣重構(gòu)語音信號，較傳統(tǒng)矩陣重

4、構(gòu)的精確度有明顯提高，運行時間也有明顯縮短。
　　 ·設(shè)計一個基于壓縮感知理論的移動通信系統(tǒng)，將CS理論應(yīng)用到這種新型移動通信系統(tǒng)語音信號處理的設(shè)計中，在傳輸端使用CS調(diào)制來壓縮語音信號并在接收端解CS調(diào)制來重構(gòu)原始信號，在不丟失重要信息的情況下實現(xiàn)語音信號重構(gòu)并提高了系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸速率。在真實語音信號上的模擬實驗結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以誤差較小的有效重構(gòu)語音信號，且與小波壓縮相比CS的性能更好，在使用不同參數(shù)具有相同壓縮率時誤差更最