本文選題：稀疏重構(gòu) + 壓縮感知　； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：通過設(shè)計一種新的Hessian矩陣的近似,得到函數(shù)在當(dāng)前迭代點的二次近似模型,并利用該模型與延遲策略得出一種新步長.結(jié)合新步長,提出一種求解壓縮感知中稀疏信號重構(gòu)問題的修正迭代近似梯度投影算法,并給出收斂性證明.實驗結(jié)果表明,該算法不僅能較好地恢復(fù)原始信號中的非零元素,有效地重構(gòu)信號,而且與經(jīng)典算法相比,重構(gòu)效率較高.
[Abstract]:By designing a new approximation of the Hessian matrix, the quadratic approximation model of the function at the current iteration point is obtained, and a new step size is obtained by using this model and the delay strategy.Combined with the new step size, a modified iterative approximate gradient projection algorithm is proposed to solve the problem of sparse signal reconstruction in decompression perception, and the convergence proof is given.The experimental results show that the proposed algorithm can not only recover the non-zero elements in the original signal, but also reconstruct the signal effectively, and the reconstruction efficiency is higher than that of the classical algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;賀州學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:11461021) 廣西高校科研項目(批準(zhǔn)號:2013YB236) 賀州學(xué)院科研項目(批準(zhǔn)號:2014YBZK06)
【分類號】：O224

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本文編號：1741452