發(fā)布時(shí)間：2017-10-24 15:23

  本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)正則化子空間追蹤算法

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 稀疏表示 子空間追蹤算法 自適應(yīng) 正則化

【摘要】：針對(duì)壓縮感知中未知稀疏度信號(hào)的重建問(wèn)題,提出一種新的壓縮感知的信號(hào)重建算法,即自適應(yīng)正則化子空間追蹤(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,該算法將自適應(yīng)思想、正則化思想與子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)算法相結(jié)合,在未知信號(hào)稀疏度的情況下,自適應(yīng)地選擇支撐集原子的個(gè)數(shù),利用正則化過(guò)程實(shí)現(xiàn)支撐集的二次篩選,最終能實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,該算法能夠精確重構(gòu)原始信號(hào),重建效果優(yōu)于SP算法、正則化正交匹配追蹤(ROMP)算法、稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SAMP)算法、壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法等。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 稀疏表示 子空間追蹤算法 自適應(yīng) 正則化
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 1引言壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術(shù)是近年來(lái)信號(hào)處理領(lǐng)域出現(xiàn)的一項(xiàng)新技術(shù)。充分地利用了信號(hào)的稀疏性和可壓縮性[1-5],利用低維觀測(cè)值有效地感知并重構(gòu)稀疏信號(hào)。CS理論以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣的速率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和壓縮,使得采樣和計(jì)算成本大大降低,緩解了對(duì)硬件系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1089357