修正的迭代近似梯度投影算法在压缩感知中的应用

发布时间：2018-04-12 21:13

  本文选题：稀疏重构 + 压缩感知　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2017年06期

【摘要】：通过设计一种新的Hessian矩阵的近似,得到函数在当前迭代点的二次近似模型,并利用该模型与延迟策略得出一种新步长.结合新步长,提出一种求解压缩感知中稀疏信号重构问题的修正迭代近似梯度投影算法,并给出收敛性证明.实验结果表明,该算法不仅能较好地恢复原始信号中的非零元素,有效地重构信号,而且与经典算法相比,重构效率较高.
[Abstract]:By designing a new approximation of the Hessian matrix, the quadratic approximation model of the function at the current iteration point is obtained, and a new step size is obtained by using this model and the delay strategy.Combined with the new step size, a modified iterative approximate gradient projection algorithm is proposed to solve the problem of sparse signal reconstruction in decompression perception, and the convergence proof is given.The experimental results show that the proposed algorithm can not only recover the non-zero elements in the original signal, but also reconstruct the signal effectively, and the reconstruction efficiency is higher than that of the classical algorithm.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;贺州学院数学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:11461021) 广西高校科研项目(批准号:2013YB236) 贺州学院科研项目(批准号:2014YBZK06)
【分类号】：O224

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本文编号：1741452