【摘要】：壓縮感知理論是一種利用信號(hào)稀疏性或可壓縮性對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣同時(shí)壓縮的新穎的信號(hào)采樣理論。針對(duì)稀疏度未知信號(hào)重構(gòu)問題,提出了一種稀疏度自適應(yīng)正交多匹配追蹤重構(gòu)算法。該算法在廣義正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基礎(chǔ)上結(jié)合稀疏自適應(yīng)思想。根據(jù)相鄰階段信號(hào)能量差自適應(yīng)調(diào)整當(dāng)前步長大小選取支撐集的原子個(gè)數(shù),先大步接近,后小步逼近信號(hào)真實(shí)稀疏度,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)精確重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該算法能有效精確重構(gòu)信號(hào)。具有良好的重構(gòu)性能和較高的重構(gòu)效率。
[Abstract]:Compression sensing theory is a novel signal sampling theory which uses signal sparsity or compressibility to sample and compress signals simultaneously. A sparse adaptive orthogonal multi-match tracking reconstruction algorithm is proposed to solve the problem of sparse degree unknown signal reconstruction. Based on the generalized orthogonal matching algorithm (generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP), this algorithm combines the sparse adaptive idea. According to the energy difference of the adjacent signal, the current step size is adjusted adaptively to select the number of atoms in the support set. The first step approach, then the small step approach the true sparsity of the signal, so that the signal can be reconstructed accurately. The experimental results show that the algorithm can effectively reconstruct the signal accurately. It has good reconfiguration performance and high reconfiguration efficiency.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)移動(dòng)通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2384095