本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的自適應(yīng)匹配追蹤算法優(yōu)化

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【摘要】：針對基于壓縮感知的稀疏自適應(yīng)匹配追蹤(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法運行效率低的問題,給出了一種優(yōu)化的自適應(yīng)匹配追蹤(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法。該算法在支撐集選擇過程中對稀疏度進行了初步估計,并優(yōu)化了迭代停止的條件。實驗表明,該算法相比于SAMP有更快的收斂速度,并且實現(xiàn)更優(yōu)的重建效果。
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 0引言壓縮感知(compressive sensing,CS)[1-4],自提出以來,在應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和電子工程等各個領(lǐng)域已得到了廣泛應(yīng)用。CS理論涉及3個關(guān)鍵問題[5]:稀疏表示、壓縮觀測和優(yōu)化重構(gòu)。重構(gòu)算法影響CS理論的實用性,因此是其中較為關(guān)鍵的部分。在重構(gòu)算法中,貪婪迭代算法的應(yīng)用

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