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基于收缩率的交替投影算法在压缩传感中高效测量矩阵的构建
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上传时间: 2021-03-26
详细说明：介绍了一种简单而有效的压缩感知（CS）框架内的测量矩阵构建算法（MMCA）。 在CS框架中，测量矩阵Phi和稀疏矩阵（基本）psi之间的较小相干性可以导致更好的信号重建性能。 在本文中，我们通过迭代采用收缩和交替投影技术来达到此目的。 最后，优化测量矩阵Phi和固定稀疏矩阵psi的列之间的相干性可以大大降低，甚至接近于Welch界。 已经进行了广泛的实验以测试所提出算法的性能，并将其与最新算法进行比较。 我们得出的结论是，使用提出的MMCA的贪婪算法（例如，正交匹配追踪（OMP）和正则化OMP）的恢复性能优于随机算法和Elad，Vahid，Hang和Xu引入的算法。 另外，已经进行了无线传感器网络中的实际温度数据收集和重构。 实验结果还表明，与其他现有的测量矩阵优化算法相比，MMCA在实时温度数据重建方面具有优越性。
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