基于局部OMP的快速卷积稀疏字典学习算法

摘要

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及基于局部OMP的快速卷积稀疏字典学习算法。方法通过标定振动信号，构建卷积字典；根据卷积字典、位置系数、稀疏度以及标定的振动信号构建平移不变字典学习模型；通过局部正交匹配追踪算法运算平移不变字典学习模型；根据卷积矩阵、平移不变模式以及标定振动信号构建字典更新模型；采用共轭梯度最小二乘结合卷积运算求解字典更新模型，获得解析结果；重复利用包络谱描述振动信号的质量，以确定出最大包络谱峭度值及对应的最优稀疏度。本发明可以在不截断数据的情况下实现快速卷积稀疏字典学习，并且占用的内存很少，能够准确获得最优稀疏度。