本文關鍵詞：基于迭代重賦權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,實現了信號的高效獲取和精確重構.然而在現實中,部分稀疏信號還表現出一些其他結構,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.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】： 西南大學數學與統(tǒng)計學院;西安交通大學數學與統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 壓縮感知 迭代重賦權最小二乘算法 塊稀疏信號 誤差估計 局部收斂性
【基金】：國家自然科學基金(No.61273020) 中央高�；緲I(yè)務費專項(No.XDJK2015A007)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言不同于香農采樣理論,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,突破了香農采樣理論對信號采樣的限制,實現了信號的高效采集,使得高速,高質量的信息傳輸成為可能.該理論一經提出便引起學者廣泛研究[5~10].目

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4 趙萍;陳U

本文編號：703282