本文關(guān)鍵詞：基于擬牛頓法的壓縮感知重構(gòu)零范數(shù)平滑算法

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【摘要】：針對零范數(shù)平滑算法(SL0算法)中最速下降法存在"鋸齒現(xiàn)象",尤其是在最優(yōu)解附近收斂速度較慢的問題,提出一種改進SL0算法的壓縮感知重構(gòu)算法。該算法結(jié)合了最速下降法和擬牛頓法的優(yōu)點,提高了算法的重構(gòu)精度、收斂速度和信噪比。為了驗證該算法的可行性及有效性,對一維離散信號進行了仿真實驗。通過仿真實驗,得到了重構(gòu)信號與原信號的重構(gòu)誤差、信噪比、迭代次數(shù)等參數(shù)之間的對比圖,圖示的仿真結(jié)果表明,較之于SL0算法,改進的SL0算法在重構(gòu)精度和收斂速度方面均有所改善,信噪比提高了近5 d B,從而證明了該算法的可行性及有效性。
【作者單位】： 大連大學(xué)信息工程學(xué)院;東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 擬牛頓法 L范數(shù) 稀疏重構(gòu) SL算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61271379)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 0引言Donoho、Candes和Tao等[1-3]提出的壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論是一個充分利用信號稀疏性或可壓縮性的全新信號采集、編解碼理論,包括3個核心內(nèi)容:信號的稀疏表示、信號的非相關(guān)測量以及信號的重建算法。CS理論指出,當(dāng)信號具有稀疏性或可壓縮性時,通過求解一個

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