本文關(guān)鍵詞：改進的壓縮感知量測矩陣優(yōu)化方法

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【摘要】：壓縮感知理論中信號的重建要求量測矩陣與稀疏變換基之間的互相關(guān)性要盡可能小。以降低二者互相關(guān)性為目的,研究了一種改進的基于變步長梯度下降的量測矩陣優(yōu)化方法。該方法利用梯度下降法更新步長,并基于模擬退火中的降溫思想引入學(xué)習(xí)速率因子來進一步調(diào)節(jié)步長的變化,提高算法的收斂速度,改善算法的性能。仿真結(jié)果表明,使用變步長梯度下降法優(yōu)化后的量測矩陣與稀疏變換基的互相關(guān)系數(shù)在零附近的分布更加集中,量測矩陣的優(yōu)化速度快并且重構(gòu)圖像的峰值信噪比提高。因此,所提方法優(yōu)化所得的量測矩陣無論是降低互相關(guān)性還是提高圖像重建質(zhì)量都具有良好的性能。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 量測矩陣 梯度下降 變步長 優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61301211)資助課題
【分類號】：TN911.73
【正文快照】： 0引言壓縮感知(compressed sensing,CS)[1-3]是信號及圖像處理領(lǐng)域誕生的一種嶄新的數(shù)據(jù)采樣理論,該理論突破了傳統(tǒng)奈氏采樣定理,在信號采樣的同時實現(xiàn)信號壓縮。由于CS理論大大降低了信息采集量、采樣時間和存儲空間,受到許多研究者的高度關(guān)注[4-6]。CS理論的核心環(huán)節(jié)是信號

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本文編號：801188