【摘 要】
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信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用.最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题,次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目
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信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用.最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题,次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目前流行的算法.本文在标准匹配追踪和正交匹配追踪算法的基础上,提出了一种新的算法-子空间匹配追踪.我们首先叙述了标准匹配追踪和正交匹配追踪的算法,指出这两种经典的匹配追踪算法有其自身无法克服的缺点,如标准匹配追踪的过匹配现象,正交匹配追踪的计算量过大.而子空间匹配追踪算法可以克服匹配追踪算法中的过匹配现象,加速了算法收敛速度,同时计算量比正交匹配追踪小得多.最后,比较了匹配追踪、正交匹配追踪和子空间匹配追踪对仿真信号和语音信号的表示性能,表明了我们的方法有效均衡了计算量和收敛速度两方面的要求.
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