基于压缩感知的期望最大化贝努利非对称高斯近似信息传递算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：jyzhenghb

【摘要】

：

期望最大化贝努利高斯(BG)近似信息传递(EM-BG-AMP)算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递(EM-GM-AMP)算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型(BAG),进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递(EM-BAG-AMP)算法。该算法的主要思路是假设输入信号服

【作者】

：

张峥谢正光杨三加姜欣玲

【机构】

：

南通大学电子信息学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2015年06期

【关键词】

：

压缩感知广义近似信息传递算法期望最大化信号模型贝努利不对称高斯 compressed sensing generalized approximate m

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