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(duì)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(wèn)題,提出一種改進(jìn)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(diǎn),提高了算法的重構(gòu)精度、收斂速度和信噪比。為了驗(yàn)證該算法的可行性及有效性,對(duì)一維離散信號(hào)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),得到了重構(gòu)信號(hào)與原信號(hào)的重構(gòu)誤差、信噪比、迭代次數(shù)等參數(shù)之間的對(duì)比圖,圖示的仿真結(jié)果表明,較之于SL0算法,改進(jìn)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(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271379)
【分類(lèi)號(hào)】：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(gè)充分利用信號(hào)稀疏性或可壓縮性的全新信號(hào)采集、編解碼理論,包括3個(gè)核心內(nèi)容:信號(hào)的稀疏表示、信號(hào)的非相關(guān)測(cè)量以及信號(hào)的重建算法。CS理論指出,當(dāng)信號(hào)具有稀疏性或可壓縮性時(shí),通過(guò)求解一個(gè)

【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張安玲;王中;;一種混合粒子群優(yōu)化算法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年31期

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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9 李寶美;多維filter與兩項(xiàng)迭代算法[D];南京理工大學(xué);2013年

本文編號(hào)：704868