信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束算法
發(fā)布時(shí)間:2020-12-29 07:02
本文主要研究信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束算法.所取得的結(jié)果有:第一,借助l1范數(shù)及l(fā)q范數(shù)更易促進(jìn)稀疏性這一特性,提出彈性無約束lq-l1極小化模型.利用光滑化策略得到光滑化模型.通過一階最優(yōu)化條件將所求問題轉(zhuǎn)化為可逆的線性方程組,進(jìn)而提出迭代算法求解該方程組.證明了迭代序列的有界性及漸進(jìn)正則性,及算法的全局收斂性.分析了所得到的極限點(diǎn)與真實(shí)解之間的誤差界.在四種觀測(cè)矩陣下,進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn),并與L1-magic,IRL1,HALF,和FPCBB算法進(jìn)行了數(shù)值對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法的有效性.第二,對(duì)信號(hào)恢復(fù)問題,構(gòu)造了l1-l0無約束極小化模型.再利用l1范數(shù)及l(fā)0范數(shù)的光滑逼近函數(shù)得到的光滑化模型.利用最優(yōu)性條件及算法的前一步信息將所求問題轉(zhuǎn)化為具有唯一解的線性方程組,給出該方程組的求解算法.證明了水平集的有界性及算法的全局收斂性.在四種觀測(cè)矩陣下,進(jìn)行數(shù)值測(cè)試,并與L1-ma...
【文章來源】:內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:48 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.1 模型進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.2 算法進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.3 本文主要內(nèi)容
1.4 符號(hào)說明
q-l1極小化算法">第二章 稀疏信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束lq-l1極小化算法
2.1 相關(guān)定義
2.2 模型的導(dǎo)出
2.3 算法及其收斂性分析
2.4 誤差界
2.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
2.6 本章小結(jié)
1-l0極小化算法">第三章 稀疏信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束l1-l0極小化算法
3.1 模型的導(dǎo)出
3.2 算法及其收斂性分析
3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
3.4 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間完成的論文
本文編號(hào):2945229
【文章來源】:內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:48 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.1 模型進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.2 算法進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.3 本文主要內(nèi)容
1.4 符號(hào)說明
q-l1極小化算法">第二章 稀疏信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束lq-l1極小化算法
2.1 相關(guān)定義
2.2 模型的導(dǎo)出
2.3 算法及其收斂性分析
2.4 誤差界
2.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
2.6 本章小結(jié)
1-l0極小化算法">第三章 稀疏信號(hào)恢復(fù)的彈性無約束l1-l0極小化算法
3.1 模型的導(dǎo)出
3.2 算法及其收斂性分析
3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
3.4 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間完成的論文
本文編號(hào):2945229
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