【摘 要】
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压缩感知作为一种新颖的信号处理理论突破了传统的采样定理,以信号的稀疏性和可压缩性为基础,实现对信号的高效获取和精确重构,在各个领域均有实际意义。本文以压缩感知为基
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压缩感知作为一种新颖的信号处理理论突破了传统的采样定理,以信号的稀疏性和可压缩性为基础,实现对信号的高效获取和精确重构,在各个领域均有实际意义。本文以压缩感知为基础,研究基于分式惩罚函数的块稀疏信号重构问题,即以分式函数代替‖Χ‖2,1,L2,1将范数优化问题转化为FPB优化问题,同时给出了FPB-DC算法,并用ADMM算法解决FPB-DC算法遗留下来的凸子问题。另外我们进行了数值仿真模拟实验,在信噪比、重构准确率等方面与Lasso-ADMM算法、FP-DC算法做了相关比较,实验表明:成功率随稀疏度增加时
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