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上传时间: 2021-03-09
详细说明：这封信开发了一种快速的迭代收缩阈值算法，可以有效解决欠采样相位检索中的问题。 首先，使用梯度框架和近端正则化理论，将欠采样的相位检索问题公式化为一种最小化绝对最小收缩和选择算子形式，其中（ℓ2 +ℓ1）范数最小稀疏信号。 通过最小化技术（G-PRIME）的基于梯度的相位检索被用于解决原始问题的二次逼近问题，但是该问题的收敛速度很慢。 然后，推导了G-PRIME算法的扩展，以进一步加快收敛速度，其中选择附加迭代，但计算复杂性略有增加。 实验结果表明，该算法在收敛速度方面优于最新技术。
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