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基于压缩感知的数字预失真技术的开题报告
一、研究背景
数字信号处理在当今广泛应用于通信、音频、视频、图像处理等众多领域，其中数字预失真技术是音频领域中广泛应用的一门技术，它通过数字信号处理的方法实现音频信号的增益、降噪和失真控制等功能，提高音频系统的表现。数字预失真技术一直以来都是一个研究热点，目前也存在许多研究，在实际应用中也取得了很好的效果。
现在的数字预失真技术多采用非线性滤波器实现，但这种方法会引入额外的失真，并且需要消耗大量的复杂性。因此，研究如何优化数字预失真技术是非常有必要的。近年来，压缩感知技术在信号处理中得到广泛应用。压缩感知将大量的数据压缩成少量的测量值，自适应地重构信号。通过使用少量的数据，它提供了一种确定性的、压缩率很高的方案，可以在传感器中存储或传输更少的数据，降低传输成本和能源消耗，具有很好的实用性。结合压缩感知和数字预失真技术，可以在降低失真和复杂度的同时，减少信号传输和存储的开销，提高数字预失真系统的性能。
因此，本文将研究一种基于压缩感知的数字预失真技术，将其应用于音频信号处理中。该方法将完整的音频信号利用压缩感知技术压缩成稀疏表示，再在失真保持一定的情况下，通过利用压缩后的数据重构音频信号，从而减少数据的传输和存储成本。
二、研究内容和方法
本文的研究内容是基于压缩感知的数字预失真技术。其基本过程是：将原始音频信号进行压缩，提取出其中重要的特征，然后通过数字预失真的方法降低失真度，并在保证不降低音频质量的情况下通过压缩感知还原原始音频信号。具体的方法如下：
1.压缩感知
压缩感知采用少量的采样，将音频信号解压缩到其原始样本上，从而降低数据的传输和存储成本。通过在信号稀疏的预偏移域中采样，使用稀疏编码算法，压缩需要传输的数据。因此，本文将研究如何利用压缩感知的技术提取出音频信号的最重要的特征，以达到压缩的目的。
2.数字预失真
数字预失真技术主要工作在音频信号恢复部分。它旨在降低失真度并提高音频信号的预测性，通过改变信号的幅度、波形以及相位等属性来优化声音特性。因此，本文将研究数字预失真技术中的一种算法，通过萃取压缩后的数据来实现减少失真度和增加预测性的目标，从而提高音频信号的表现。
3.压缩感知重构
数字预失真技术在压缩过程中使用，使用压缩感知技术对声音信号进行压缩输入的结果，因此我们必须重新生成一个原始的音频信号。在该过程中，本文将使用循环神经网络（RNN）模型来重构音频流，从而实现还原音频信号的目标。
三、预期结果
本文的预期结果可以归纳为以下几个方面：
1.根据实验结果展示在失真度保持在一定水平下，在进行压缩后重构音频信号的训练效果，证明基于压缩感知的数字预失真技术的有效性。
2.通过分析压缩感知中的重要特征，得出其对音频数据压缩的有效性，并展示它对失真率的影响。
3.展示压缩感知重构及数字预失真的实际应用场景，例如音频流传输和音频数据存储等。
四、研究意义
本文研究基于压缩感知的数字预失真技术对音频信号的效果，尝试通过减少传输数据量和存储数据量来提高音频信号的表现。该技术对于实际应用中的无线通信、实时音频数据传输、语音识别等场景有很高的研究价值。
同时，本文将探究在音频信号处理中的一个新的技术，即将压缩感知和数字预失真结合使用来降低失真度和复杂度。这将进一步对数码音频领域的发展做出重要贡献。