【摘 要】
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自压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)提出以来,重构算法的研究在CS技术中占据着重要地位,并受到了学者高度重视.针对目前重构算法在信号压缩采样中稀疏度未知这一缺点,提
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院; 贵州省公共大数据重点实验室; 国网重庆市电力公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61263005)资助;贵州省校科技合作项目(黔科合计省合[2014]7002)资助
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自压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)提出以来,重构算法的研究在CS技术中占据着重要地位,并受到了学者高度重视.针对目前重构算法在信号压缩采样中稀疏度未知这一缺点,提出一种稀疏度自适应的压缩采样匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Compressive Sampling M atching Pursuit,SACo Sa M P).同时结合峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、重构误差概率(Reconstruction Error Possibility,REP)等指标衡量算法的图像重构性能,仿真结果表明:在测量矩阵满足有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP)的条件下,本文提出的算法具有自适应能力强,准确度高,图像重构效果佳等优点.
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