本文關(guān)鍵詞： 壓縮感知 測(cè)量矩陣 部分哈達(dá)瑪矩陣 高斯矩陣 優(yōu)化矩陣　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了優(yōu)化高斯矩陣,對(duì)部分哈達(dá)瑪矩陣與高斯矩陣的統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)作了對(duì)比分析,確定了導(dǎo)致部分哈達(dá)瑪矩陣信號(hào)重構(gòu)能力好的主要因素,并提出了高斯矩陣優(yōu)化算法。驗(yàn)證了優(yōu)化算法對(duì)不同規(guī)模高斯矩陣的通用性和有效性,確定了優(yōu)化矩陣對(duì)各種稀疏信號(hào)重構(gòu)算法的適用性。最后對(duì)優(yōu)化矩陣的性能作了初步的理論和實(shí)驗(yàn)分析,優(yōu)化矩陣的信號(hào)重構(gòu)能力可達(dá)到、甚至超過哈達(dá)瑪矩陣。研究成果為測(cè)量矩陣的分析、設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了新的思路和方法。
[Abstract]:In order to optimize Gao Si matrix, the statistical parameters of partial Hadama matrix and Gao Si matrix are compared and analyzed, and the main factors leading to the good signal reconstruction ability of partial Hadamard matrix are determined. Gao Si matrix optimization algorithm is proposed to verify the versatility and effectiveness of the optimization algorithm for the various size Gao Si matrix. The applicability of the optimization matrix to various sparse signal reconstruction algorithms is determined. Finally, the performance of the optimization matrix is analyzed theoretically and experimentally, and the signal reconstruction ability of the optimization matrix can be achieved. The research results provide new ideas and methods for the analysis, design and optimization of measurement matrices.
【作者單位】： 廣西科技大學(xué)汽車與交通學(xué)院;武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41461082) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014GXNSFAA118285) 廣西高�？茖W(xué)技術(shù)研究資助項(xiàng)目(YB2014212) 廣西科技大學(xué)博士基金資助項(xiàng)目(�？撇�13Z12)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 采用正交匹配追蹤算法(orthogonal matching pursuit,OMP),以部分哈達(dá)瑪矩陣(以下簡(jiǎn)稱哈達(dá)瑪矩陣)為測(cè)量矩陣(Φ,Φ∈RM×N)重構(gòu)稀疏信號(hào)(x=(x1,…,xN)T,x∈RN)能取得較之其他測(cè)量矩陣更好的重構(gòu)效果。對(duì)于哈達(dá)瑪矩陣的優(yōu)秀表現(xiàn)多歸結(jié)為列不相關(guān)行性好和行正交性。行正交性導(dǎo)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1452808