基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

发布时间：2017-12-16 17:28

  本文关键词：基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

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【摘要】：针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法。该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件。实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果。
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言压缩感知(compressive sensing,CS)[1-4],自提出以来,在应用数学、计算机科学和电子工程等各个领域已得到了广泛应用。CS理论涉及3个关键问题[5]:稀疏表示、压缩观测和优化重构。重构算法影响CS理论的实用性,因此是其中较为关键的部分。在重构算法中,贪婪迭代算法的应用

【参考文献】

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2 路，

本文编号：1296861