【摘 要】
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压缩感知理论提供了一种全新的信号获取方式:引入信号的稀疏性,利用少量观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。构建快速、稳定的重构算法是压缩感知理论的主要研究方向
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
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压缩感知理论提供了一种全新的信号获取方式:引入信号的稀疏性,利用少量观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。构建快速、稳定的重构算法是压缩感知理论的主要研究方向之一。为了解决子空间追踪算法依赖于稀疏度的先验信息和重构质量较差的问题,提出一种改进的自适应子空间追踪算法。算法在选择原子的过程中,引入弱选择标准自适应地选择初始候选集,接着通过正则化过程对初始候选集中的原子进行筛选,算法在选择最终支撑集过程中,可以自适应调节支撑集原子个数。应用一维随机信号和二维图像进行重构实验,测试算法的稳定性、重构精度和重构
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