双阈值正交匹配追踪算法

发布时间：2018-03-16 00:09

  本文选题：压缩感知　切入点：重构算法　出处：《计算机科学》2017年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：压缩感知理论(CS)中的重构算法是压缩感知理论的重要组成部分。在稀疏度未知的情况下,一些重构算法表现不佳。针对该问题,提出一种基于双阈值的正交匹配追踪算法。通过对所选原子的两次筛选,能够在稀疏度未知的情况下,高效率、高质量地重构信号。与同类算法相比,所提算法能够很好地重构信号,重构精度较高,运行速度较快。
[Abstract]:The reconstruction algorithm is an important part of the compressed perception theory. In the case of unknown sparsity, some reconstruction algorithms do not perform well. An orthogonal matching tracking algorithm based on double threshold is proposed. By twice filtering the selected atoms, the signal can be reconstructed efficiently and qualitatively under the condition of unknown sparsity. The proposed algorithm can reconstruct the signal well, the reconstruction accuracy is higher and the running speed is faster.
【作者单位】： 青岛大学计算机科学技术学院;青岛大学自动化与电气工程学院;
【基金】：山东省科学技术发展计划(2012YD01058)资助
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1617441