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上传时间: 2021-03-10
详细说明:稀疏信号重建问题已经在几个不同的社区中进行了广泛的研究。 可伸缩的重建算法是压缩感测的关键和基本主题,在最近几年引起了极大的兴趣。 本文首先提出了一种新颖的方法来改进原始的IHT算法,即正交迭代阈值算法。 与IHT算法相比,若干仿真结果证明了其在重构高斯和零一信号方面的有效性。 之后,我们提出了另一种新的迭代算法,用于根据不确定的线性测量结果重建稀疏信号。 该算法通过添加一个原子而不是BIHT中的简单回溯步骤来修改基于回溯的迭代硬阈值(BIHT),这可以确保减少残留误差。 与正交IHT(OIHT),BIHT,归一化IHT(NIHT)等其他算法相比,对高斯稀疏信号和零一稀疏信号的实验表明,该算法可以提供更好的重建性能,并且每次迭代所需的计算量更少比凸优化方法。
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