【摘 要】
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压缩感知提供了一种用于采集在正交基上稀疏信号的新范式,突破了奈奎斯特采样定理对采样率的限制,提高了采样端的效率.国内外学者已经探索出大量过完备词典,能够有效对信号稀
【基金项目】
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江苏省基础研究计划（BK20151397）
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压缩感知提供了一种用于采集在正交基上稀疏信号的新范式,突破了奈奎斯特采样定理对采样率的限制,提高了采样端的效率.国内外学者已经探索出大量过完备词典,能够有效对信号稀疏化采集并且尽量不丢失原信号中所含信息.压缩采样中的主要算法挑战是从观测样本中重构原信号.提出一种称为稀疏度自适应匹配追踪算法（sparsity adaptive matching pursuit,SAMP）的迭代恢复算法的改进方法.相较于原算法的方案,该方法回避了对原信号稀疏度的过估计,采用了在过估计时回溯稀疏度,并调整步长的方法,解决了原方
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