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基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪改进算法  
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【英文篇名】 Modified sparsity adaptive matching pursuit algorithm based on compressive sensing
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【作者】 吕伟杰; 孟博; 张飞;
【英文作者】 LYU Wei-jie; MENG Bo; ZHANG Fei; School of Electrical and Information Engineering; Tianjin University;
【作者单位】 天津大学电气自动化与信息工程学院;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2018年 09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; 稀疏度估计; 模糊阈值; 重构信号;
【英文关键词】 compressive sensing; sparse degree estimation; fuzzy threshold method; recovery of signal;
【摘要】 针对稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法存在预选原子过多、重构时间长、步长的选择固定等缺点,提出一种稀疏度自适应匹配追踪改进算法.该算法将稀疏度预先设定值与稀疏度估计过量判据相结合进行真实稀疏度快速估计,通过模糊阈值的方法提高候选原子的精确度,采用原子相关阈值改善迭代停止条件,最终实现信号的精确重构.仿真实验表明,改进算法重构质量较好于SAMP算法,重构速率显著提高.
【英文摘要】 Due to the fact that the sparsity adaptive matching pursuit(SAMP) algorithm has the disadvantages of overmuch candidate atoms, overlong reconstruction time and fixed selection of pace, the paper proposes a modification algorithm based on SAMP. Firstly, by combining the sparse degree of preset values with excessive estimate criterion, this algorithm conducts rapid estimation of real sparse degree. Then the fuzzy threshold method is used to improve the accuracy of candidate atoms. Finally, the iteration stop ...
【更新日期】 2018-08-30
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引压缩感知(Compressive sensing,CS)理论是由Candès等[1]和Donoho等[2]提出的一种信息采样方法,近几年在学术界逐渐成为焦点问题,并在压缩成像、信道编码、医学成像、生物应用等方面取得了快速的发展.相比较于经典奈奎斯特采样,CS理论的特点是能够以较少的采样值较为准确地?

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