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基于l0最小化的稀疏重构智能贪婪追踪模型
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：基于最小化的10稀疏重构是一个NP难题，具有很高的计算复杂度，这是传统算法难以实现的。 尽管贪心算法旨在解决最小化问题，但更有可能获得次优解决方案。 在本文中，我们提出了一种智能贪婪追踪（IGP）算法来从本质上解决l0最小化问题。 首先，针对稀疏重建问题提出了一种新颖的优化函数，其稀疏性水平为先验。 然后，设计了一种两周期优化算法，其目的是通过寻找全局最优解来智能，准确地估计支持集及其对应的系数。 为此，我们利用智能优化算法进行全局搜索和解决组合优化问题，以指导智能估计。 另外，通过贪心算法的匹配策略设计了估计原理，该算法在重建速度上表现良好。 所谓的IGP模型就像贪婪算法一样简单，而通过实验证明，IGP在信号重建和图像重建方面的性能要优于最新的重建算法。 此外，IGP可以以相对较小的测量速率准确地重建信号。
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