一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法

发布时间：2017-09-01 21:53

  本文关键词：一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法

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【摘要】：针对分段正交匹配追踪(St OMP)算法需要信号的稀疏度作为先验信息且重构精度较低的特点,提出一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法。首先,通过对观测矩阵与初始残差相乘所得的残余相关性向量进行离散余弦变换,估算出支撑集所要扩充的最大原子数;其次,采用与抽样率成正相关的因子对较大的阈值参数进行适当修正,并对通过设定阈值所选取的原子进行优化处理;最后在St OMP算法的框架下采用变步长的方法实现稀疏度的逼近和信号的精确重构。仿真结果表明:本文所提出的算法对信号的稀疏度具有很好的自适应特性,并且在保持了较低重构复杂度的同时具有更稳定的重构质量。
【作者单位】： 重庆大学通信工程学院;
【关键词】： 压缩感知 分段正交匹配追踪 稀疏度自适应 重构性能
【基金】：国家科技重大专项项目(2010ZX03004-002-01)~~
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 传统的信号采样理论Nyquist采样定理要求信号的采样频率至少为信号带宽的2倍,才能无失真地恢复原始信号。DONOHO等[1-2]提出的压缩感知理论,从信号稀疏分解和逼近角度建立了一种新的信号描述和处理的理论框架,能够在保证信息不损失的情况下,采用远低于奈奎斯特采样定理要求的

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本文编号：774570