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1、壓縮感知是一種新型的采樣理論,打破了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理的限制,采用更有效的方式來(lái)采樣信號(hào)。由于稀疏信號(hào)探索的熱度,壓縮感知近些年來(lái)已經(jīng)獲得了大量的關(guān)注。對(duì)于本身稀疏或可壓縮的信號(hào),利用非線性重構(gòu)算法根據(jù)很少的測(cè)量值就能準(zhǔn)確的重構(gòu)出來(lái)原始信號(hào),節(jié)約了存儲(chǔ)空間和時(shí)間。
重構(gòu)算法是壓縮感知的重要技術(shù)之一,其解決的是如何從少量測(cè)量值中重構(gòu)出原始信號(hào)。匹配追蹤類算法因?yàn)槠浜玫闹貥?gòu)性能而被廣泛的使用,本文從重構(gòu)精度和重構(gòu)時(shí)間方面研究了
2、匹配追蹤類算法,對(duì)部分算法進(jìn)行了改進(jìn)及應(yīng)用。具體的研究工作有以下幾個(gè)方面:
?。?)分析了SP算法的過(guò)程,可知該算法需要提前獲知信號(hào)稀疏度,且在回溯過(guò)程中可能選擇錯(cuò)誤的原子。針對(duì)這些問(wèn)題,通過(guò)一種新的柔性方法獲得信號(hào)的稀疏度,并在回溯過(guò)程中采用弱選擇方式來(lái)選擇原子,提高了SP算法的重構(gòu)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的SP算法重構(gòu)精度較高,重構(gòu)時(shí)間較短。
?。?)為了優(yōu)化SAMP算法的性能,提出了一種提高的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤
3、算法。該算法引入廣義Dice系數(shù)匹配準(zhǔn)則,能更好地從測(cè)量矩陣中選出與殘差信號(hào)最匹配的原子,利用閾值方法選取預(yù)選集,并在迭代過(guò)程中采用指數(shù)變步長(zhǎng),在初始階段使用大步長(zhǎng)來(lái)提高算法的運(yùn)行效率,在估計(jì)稀疏度增加到逼近真實(shí)稀疏度的時(shí)候,則逐步減小步長(zhǎng),從而提高信號(hào)的重構(gòu)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同的條件下,改進(jìn)后的算法提高了重構(gòu)質(zhì)量和運(yùn)算速度。
?。?)將正交匹配追蹤算法作為圖像稀疏表示中的稀疏分解算法,結(jié)合稀疏表示和非線性擴(kuò)散方法的優(yōu)勢(shì),
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