基于最大后验概率估计的压缩感知算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：RyanDay

【摘要】

：

针对压缩感知重构算法计算代价较大的问题,提出了一种用来构建压缩感知稀疏数据重构算法的MAP方法.此方法相对于一般的观测矩阵来说,计算代价较低.e1-范数使用一个标准的线性

【作者】

：

庄燕滨王尊志肖贤建张学武

【机构】

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河海大学计算机与信息学院,常州工学院计算机信息工程学院,河海大学物联网工程学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2015年11期

【关键词】

：

压缩感知代价后最大化重构区域 Compressed sensing Cost Posterior maximization Reconstructi

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针对压缩感知重构算法计算代价较大的问题,提出了一种用来构建压缩感知稀疏数据重构算法的MAP方法.此方法相对于一般的观测矩阵来说,计算代价较低.e1-范数使用一个标准的线性规划算法的最小计算代价是O（N3）,该方法通过使用最大后验方法使计算代价减少到O（N2）,并通过引入分割比来使算法更好地收敛.实验证明此方法能够获得较为成功的重构区域.

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