本文關(guān)鍵詞：基于支撐集保護(hù)的回環(huán)匹配算法

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【摘要】：針對部分壓縮感知貪婪迭代類重構(gòu)算法中誤刪正確支撐集元素的缺點,提出了一種基于支撐集保護(hù)的回環(huán)匹配算法(LM-P)。該算法依據(jù)最小殘差內(nèi)積初始化非受保護(hù)支撐集元素,然后依據(jù)觀測向量在非受保護(hù)支撐集對應(yīng)觀測子矩陣上的投影,選擇對應(yīng)投影絕對值最大的元素添加到受保護(hù)支撐集,迭代獲得受保護(hù)支撐集,從而重構(gòu)原始信號。實驗結(jié)果表明,對于非零值服從正態(tài)分布且稀疏度小于觀測值一半數(shù)目的稀疏信號,LM-P算法的重構(gòu)準(zhǔn)確率超過86%;對于低信噪比稀疏信號,該算法的重構(gòu)準(zhǔn)確率能夠維持在99%以上;與OMP、Co Sa MP、SP和GPA算法相比,LM-P精確重構(gòu)所需觀測值數(shù)更少;此外,LM-P算法在二維圖像信號的重構(gòu)中也有較好性能。
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 貪婪迭代 支撐集 稀疏信號 LM-P
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61379115,61110215,61311140261,61372049) 湖南省自然科學(xué)基金資助項目(2015JJ4047,12JJ9021,13JJ8006) 湖南省科技計劃基金資助項目(2014GK3038) 湖南省重點學(xué)科建設(shè)基金資助項目~~
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言現(xiàn)實中絕大部分的非稀疏自然信號如聲音、圖像等,都具有內(nèi)在的稀疏特性。對于具有內(nèi)在稀疏性的這些自然信號,傳統(tǒng)的信號處理模式以Nyquist-Shannon理論體系為基礎(chǔ),提出了以不低于信號帶寬2倍的采樣速率采樣信號才能精確重構(gòu)出原始信號。由Donoho等于2006年提出的壓縮感知

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本文編號：573190