本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的ASS-GDM優(yōu)化測(cè)量矩陣方法

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【摘要】：在壓縮感知中,測(cè)量矩陣的優(yōu)化設(shè)計(jì)是需要研究的核心問(wèn)題之一,它決定著能否準(zhǔn)確重構(gòu)初始信號(hào),所以測(cè)量矩陣必須滿足一定的條件才能符合重構(gòu)的要求。本文主要提出一種變步長(zhǎng)梯度下降的測(cè)量矩陣優(yōu)化方法(adaptive step size-gradient descent method,ASS-GDM),其出發(fā)點(diǎn)是:盡可能降低測(cè)量矩陣和表達(dá)字典之間的相關(guān)性,相關(guān)性越小,重構(gòu)性能越好。該方法利用梯度下降法更新步長(zhǎng),并基于步長(zhǎng)因子來(lái)進(jìn)一步調(diào)節(jié)步長(zhǎng)的變化,實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)的自適應(yīng)變化,提高算法的收斂速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法具有很好的重建性能。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： ASS-GMD 壓縮感知 測(cè)量矩陣 自適應(yīng)步長(zhǎng)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 0引言近年來(lái),壓縮感知[1]作為信號(hào)采樣的新突破,引起越來(lái)越多的關(guān)注。壓縮采樣在信號(hào)采樣、編碼和解碼方面是一個(gè)全新的理論。其過(guò)程是:將原始稀疏信號(hào)非自適應(yīng)線性投影并得到觀測(cè)值,觀測(cè)值中保留了原始信號(hào)中大部分最為主要的信息,由觀測(cè)值通過(guò)優(yōu)化處理過(guò)的算法可以有效地重

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本文編號(hào)：1084633