本文關(guān)鍵詞：基于迭代重賦權(quán)最小二乘算法的塊稀疏壓縮感知

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【摘要】：壓縮感知是一種新穎的信號處理理論.它突破了傳統(tǒng)香農(nóng)采樣理論對采樣的限制,以信號的稀疏性或可壓縮性為基礎(chǔ),實現(xiàn)了信號的高效獲取和精確重構(gòu).然而在現(xiàn)實中,部分稀疏信號還表現(xiàn)出一些其他結(jié)構(gòu),典型的例子就是一類塊稀疏信號,其非零元素以塊的形式出現(xiàn).針對這類信號,本文研究了求解塊稀疏壓縮感知的迭代重賦權(quán)最小二乘算法(IRLS),給出了該算法的理論分析:誤差估計和局部收斂性分析.大量試驗驗證了基于迭代重賦權(quán)最小二乘算法的塊稀疏壓縮感知策略的有效性.
【作者單位】： 西南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 迭代重賦權(quán)最小二乘算法 塊稀疏信號 誤差估計 局部收斂性
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61273020) 中央高校基本業(yè)務(wù)費專項(No.XDJK2015A007)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言不同于香農(nóng)采樣理論,壓縮感知(Compressed sens-ing)[1~4]是一種新穎的信號處理理論.它利用信號的稀疏性,將采樣和壓縮合二為一,突破了香農(nóng)采樣理論對信號采樣的限制,實現(xiàn)了信號的高效采集,使得高速,高質(zhì)量的信息傳輸成為可能.該理論一經(jīng)提出便引起學(xué)者廣泛研究[5~10].目

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4 趙萍;陳U

本文編號：703282