【摘要】：針對(duì)基于壓縮感知的壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法迭代次數(shù)嚴(yán)重依賴于信號(hào)稀疏度,候選原子冗余度大,從而導(dǎo)致最終的支撐原子集選擇時(shí)間長(zhǎng)、選擇精度低等問題,提出一種基于雙閾值的壓縮采樣匹配追蹤算法.該算法利用模糊閾值進(jìn)行支撐集候選原子的選擇,引入殘差與觀測(cè)矩陣的相關(guān)度變化閾值作為迭代停止條件,對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu).仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提出的算法重構(gòu)速度快,重構(gòu)效果優(yōu)于CoSaMP算法.
[Abstract]:In order to solve the problem that the number of iterations of compression sampling matching tracking (CoSaMP) algorithm based on compression sensing depends heavily on the signal sparsity and the redundancy of candidate atoms, it leads to the long selection time and low selection accuracy of the final support atomic set. A compression sampling matching tracking algorithm based on double thresholds is proposed. The fuzzy threshold is used to select the candidate atoms of the support set, and the threshold of the correlation between the residual and the observation matrix is introduced as the iterative stopping condition to reconstruct the image. Simulation results show that the proposed algorithm is faster and better than CoSaMP algorithm.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(13JCQNJC00800)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2424989