本文選題：壓縮感知　切入點：稀疏信號　出處：《山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：研究了用基于非單調(diào)線搜索技術(shù)的超記憶梯度算法解決大規(guī)模信號恢復(fù)問題。利用平滑切片絕對偏差懲罰函數(shù)(SCAD)代替辶1正則化最小二乘問題的辶1范數(shù)懲罰函數(shù),因SCAD的一個局部二次逼近是凸且可微的,所以目標函數(shù)的梯度和海瑟陣易計算。該算法的特點:每一步迭代充分利用前面多步迭代信息,避免目標函數(shù)海瑟陣的儲存和計算,因此它適合解決大規(guī)模信號恢復(fù)問題。在某些假設(shè)下,證明了提出算法的收斂性,數(shù)值實驗表明本文提出的算法是可行的。
[Abstract]:In this paper, the super-memory gradient algorithm based on non-monotone line search technique is used to solve the large-scale signal recovery problem. The smoothing slice absolute deviation penalty function (SCADA) is used to replace the hysteresis 1-norm penalty function of the hysteresis 1 regularization least squares problem. Because a local quadratic approximation of SCAD is convex and differentiable, the gradient of objective function and Heather matrix are easy to calculate. Therefore, it is suitable to solve the large-scale signal recovery problem. Under some assumptions, the convergence of the proposed algorithm is proved, and the numerical experiments show that the proposed algorithm is feasible.
【作者單位】： 鄭州工商學(xué)院公共基礎(chǔ)教學(xué)部;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點科研項目(17A110032) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點項目(12B110011)
【分類號】：O224

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本文編號：1693997