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压缩感知中贪婪重构算法研究

发布时间:2018-06-17 00:24

  本文选题:压缩感知 + 稀疏度 ; 参考:《电脑知识与技术》2014年31期


【摘要】:压缩感知理论是利用信号的稀疏性,通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。贪婪类算法是压缩感知重构步骤中广泛应用的一类算法。该文主要对该类算法中典型的三种算法在存在噪声环境中进行了综合分析比较。首先从理论方面分析了三种算法,给出了实现过程;然后在不同稀疏度情况下,对三种贪婪算法重构性能进行综合比较。根据理论分析结果和仿真结果,得出相应的结论。
[Abstract]:Compression sensing theory uses the sparsity of the signal to reconstruct the signal accurately by a small number of observations. Greedy class algorithm is widely used in the step of compression perception reconstruction. This paper makes a comprehensive analysis and comparison of three typical algorithms in the presence of noise. Firstly, three algorithms are analyzed theoretically, and the implementation process is given, and then the reconstruction performance of the three greedy algorithms is comprehensively compared under different sparsity. According to the results of theoretical analysis and simulation, the corresponding conclusions are obtained.
【作者单位】: 六盘水师范学院物理与电子科学系;
【基金】:贵州省教育厅重点项目(黔教合KY字[2013]174) 贵州省教育厅科技创新人才支持计划项目(黔教合KY字[2013]146)
【分类号】:TN911.7

【共引文献】

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8 李e,

本文编号:2028722


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