基于拟牛顿法的压缩感知重构零范数平滑算法

发布时间：2017-08-20 05:27

  本文关键词：基于拟牛顿法的压缩感知重构零范数平滑算法

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【摘要】：针对零范数平滑算法(SL0算法)中最速下降法存在"锯齿现象",尤其是在最优解附近收敛速度较慢的问题,提出一种改进SL0算法的压缩感知重构算法。该算法结合了最速下降法和拟牛顿法的优点,提高了算法的重构精度、收敛速度和信噪比。为了验证该算法的可行性及有效性,对一维离散信号进行了仿真实验。通过仿真实验,得到了重构信号与原信号的重构误差、信噪比、迭代次数等参数之间的对比图,图示的仿真结果表明,较之于SL0算法,改进的SL0算法在重构精度和收敛速度方面均有所改善,信噪比提高了近5 d B,从而证明了该算法的可行性及有效性。
【作者单位】： 大连大学信息工程学院;东北大学中荷生物医学与信息工程学院;
【关键词】： 压缩感知 拟牛顿法 L范数 稀疏重构 SL算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271379)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言Donoho、Candes和Tao等[1-3]提出的压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论是一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集、编解码理论,包括3个核心内容:信号的稀疏表示、信号的非相关测量以及信号的重建算法。CS理论指出,当信号具有稀疏性或可压缩性时,通过求解一个

【共引文献】

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本文编号：704868