本文選題：壓縮感知　切入點(diǎn)：重構(gòu)算法　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：壓縮感知理論(CS)中的重構(gòu)算法是壓縮感知理論的重要組成部分。在稀疏度未知的情況下,一些重構(gòu)算法表現(xiàn)不佳。針對(duì)該問題,提出一種基于雙閾值的正交匹配追蹤算法。通過對(duì)所選原子的兩次篩選,能夠在稀疏度未知的情況下,高效率、高質(zhì)量地重構(gòu)信號(hào)。與同類算法相比,所提算法能夠很好地重構(gòu)信號(hào),重構(gòu)精度較高,運(yùn)行速度較快。
[Abstract]:The reconstruction algorithm is an important part of the compressed perception theory. In the case of unknown sparsity, some reconstruction algorithms do not perform well. An orthogonal matching tracking algorithm based on double threshold is proposed. By twice filtering the selected atoms, the signal can be reconstructed efficiently and qualitatively under the condition of unknown sparsity. The proposed algorithm can reconstruct the signal well, the reconstruction accuracy is higher and the running speed is faster.
【作者單位】： 青島大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;青島大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【基金】：山東省科學(xué)技術(shù)發(fā)展計(jì)劃(2012YD01058)資助
【分類號(hào)】：TN911.7

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