本文關(guān)鍵詞：一種稀疏度自適應(yīng)分段正交匹配追蹤算法

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【摘要】：針對(duì)分段正交匹配追蹤(St OMP)算法需要信號(hào)的稀疏度作為先驗(yàn)信息且重構(gòu)精度較低的特點(diǎn),提出一種稀疏度自適應(yīng)分段正交匹配追蹤算法。首先,通過對(duì)觀測(cè)矩陣與初始?xì)埐钕喑怂玫臍堄嘞嚓P(guān)性向量進(jìn)行離散余弦變換,估算出支撐集所要擴(kuò)充的最大原子數(shù);其次,采用與抽樣率成正相關(guān)的因子對(duì)較大的閾值參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)修正,并對(duì)通過設(shè)定閾值所選取的原子進(jìn)行優(yōu)化處理;最后在St OMP算法的框架下采用變步長(zhǎng)的方法實(shí)現(xiàn)稀疏度的逼近和信號(hào)的精確重構(gòu)。仿真結(jié)果表明:本文所提出的算法對(duì)信號(hào)的稀疏度具有很好的自適應(yīng)特性,并且在保持了較低重構(gòu)復(fù)雜度的同時(shí)具有更穩(wěn)定的重構(gòu)質(zhì)量。
【作者單位】： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 分段正交匹配追蹤 稀疏度自適應(yīng) 重構(gòu)性能
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)項(xiàng)目(2010ZX03004-002-01)~~
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 傳統(tǒng)的信號(hào)采樣理論Nyquist采樣定理要求信號(hào)的采樣頻率至少為信號(hào)帶寬的2倍,才能無失真地恢復(fù)原始信號(hào)。DONOHO等[1-2]提出的壓縮感知理論,從信號(hào)稀疏分解和逼近角度建立了一種新的信號(hào)描述和處理的理論框架,能夠在保證信息不損失的情況下,采用遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理要求的

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本文編號(hào)：774570