压缩感知框架下快速字典的学习算法

发布时间：2017-11-27 12:32

  本文关键词：压缩感知框架下快速字典的学习算法

  更多相关文章： 字典学习 稀疏表示 近端梯度 全局收敛 压缩感知

【摘要】：信号稀疏基的构造,关系信号稀疏表示的程度,进而影响应用压缩感知对信号进行恢复重构的效果。针对这一问题,多种字典学习算法如KSVD,OLM等予以提出;这些算法使用重叠的图像块来构建字典,产生了大量稀疏系数,从而导致过拟合及计算过缓,且不能确保收敛;基于此,设计一种基于近端梯度的快速字典学习算法。算法在分析近端梯度求解多重凸优化问题的基础上,将其应用于字典学习涉及的优化求解上,降低了每次迭代的复杂度,减少了迭代开销,同时能够确保收敛。在合成数据上的实验表明,该算法字典学习速度快,所耗时间短,且获得的字典更好。
【作者单位】： 黄淮学院信息工程学院;
【基金】：河南省科技厅发展计划(142102110088) 河南省科技攻关项目(No.122102210430)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言压缩感知是一种利用信号的可压缩性或者稀疏性对信号进行重构的技术。压缩感知颠覆了传统的信号采样方法,它对信号进行稀疏表示来保证原始信号的主要结构,能够通过更少的数据采样来对信号进行恢复重构,已发展成为一种新型的数据采样技术;不言而喻,其优势在于降低了数据采

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本文编号：1231891