基于双阈值的压缩采样匹配追踪改进算法

发布时间：2019-02-17 08:53

【摘要】：针对基于压缩感知的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法迭代次数严重依赖于信号稀疏度,候选原子冗余度大,从而导致最终的支撑原子集选择时间长、选择精度低等问题,提出一种基于双阈值的压缩采样匹配追踪算法.该算法利用模糊阈值进行支撑集候选原子的选择,引入残差与观测矩阵的相关度变化阈值作为迭代停止条件,对图像进行重构.仿真实验表明,所提出的算法重构速度快,重构效果优于CoSaMP算法.
[Abstract]:In order to solve the problem that the number of iterations of compression sampling matching tracking (CoSaMP) algorithm based on compression sensing depends heavily on the signal sparsity and the redundancy of candidate atoms, it leads to the long selection time and low selection accuracy of the final support atomic set. A compression sampling matching tracking algorithm based on double thresholds is proposed. The fuzzy threshold is used to select the candidate atoms of the support set, and the threshold of the correlation between the residual and the observation matrix is introduced as the iterative stopping condition to reconstruct the image. Simulation results show that the proposed algorithm is faster and better than CoSaMP algorithm.
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【基金】：天津市自然科学基金青年基金项目(13JCQNJC00800)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2424989