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采用迭代投影方法的测量矩阵训练算法  
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【英文篇名】 The Measurement Matrix Training Algorithm Using Iteration Projection Method
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【作者】 曹殿元; 赵君喜;
【英文作者】 CAO Dian-yuan; ZHAO Jun-xi; College of Science; Nanjing University of Posts and Telecommunications;
【作者单位】 南京邮电大学理学院;
【文献出处】 南京邮电大学学报(自然科学版) , Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science), 编辑部邮箱 2013年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 压缩感知; 变换矩阵; 测量矩阵; 累积增量;
【英文关键词】 compressive sensing; transformation matrix; measurement matrix; mutual coherence;
【摘要】 针对稀疏重建过程中感知矩阵的约束等距性质或累积增量难以满足约束条件,即具有较小的RIP常数或者累积增量这一问题,文中在给定变换矩阵条件下,提出了一种基于迭代投影方法训练测量矩阵的算法,从而使得感知矩阵的累积增量逼近了1/2这一约束界。实验表明,该算法训练出的测量矩阵与训练前相比,其感知矩阵累积增量大大降低,且明显提高了正交匹配追踪算法重建稀疏信号的成功率。
【英文摘要】 The sensing matrix with a minor RIP constant or cumulative coherence cannot be easily sufficed in the progress of sparse reconstruction. This article proposed a novel measurement matrix training algorithm based on iterative projection method for a deterministic transformation matrix. The algorithm makes the cumulative coherence of the sensing matrix approximate to the constraint boundary 1 /2. Experiments show that the cumulative coherence of the obtained sensing matrix is reduced via the new algorithm. And...
【基金】 国家自然科学基金(61271234)资助项目
【更新日期】 2013-12-06
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 0引言压缩采样理论[1-3]研究在远低于Nyquist采样速率的条件下,对稀疏或可压缩信号进行采样恢复重构,在无线通信、阵列信号处理、雷达成像、模拟信息转换和生物传感等领域有着广泛的应用。在稀疏重建中,假定信号X∈RN×1在某个变换矩阵下是可压缩的,即存在稀疏向量α使X=Ψα,?

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