基于压缩感知的变步长自适应匹配追踪重建算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于压缩感知的变步长自适应匹配追踪重建算法

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【英文篇名】	Variable Step Size Adaptive Matching Pursuit Algorithm for Image Reconstruction Based on Compressive Sensing
【下载频次】	★★★★★
【作者】	高睿; 赵瑞珍; 胡绍海;
【英文作者】	Gao Rui Zhao Ruizhen Hu Shaohai(Institute of Information Science; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】	北京交通大学信息科学研究所;
【文献出处】	光学学报 , Acta Optica Sinica, 编辑部邮箱 2010年 06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】	信号处理; 重建算法; 匹配追踪; 压缩感知; 稀疏表示;
【英文关键词】	signal processing; reconstruction algorithm; matching pursuit; compressive sensing; sparse representation;
【摘要】	压缩感知是针对稀疏或可压缩信号进行采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,重建算法是其中关键的一部分,对采样过程中的准确性验证有着重要的意义。在研究和总结目前已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于贪婪追踪的变步长自适应匹配追踪(VssAMP)算法。该算法通过可变步长及双重阈值控制重建精度,在信号稀疏度未知的前提下,即可对信号进行精确重建。实验结果表明,在相同条件下该算法的主客观重建效果均优于现有同类方法。
【英文摘要】	Compressive sensing(CS)is a novel signal sampling theory under the condition that the signal is sparse or compressible.It has the ability of compressing a signal during the process of sampling.Reconstruction algorithm is one of the key parts in compressive sensing,and it is of great significance to verify the sampling accuracy.In this paper,properties of the existing reconstruction algorithms are firstly analyzed.And then a new variable step size adaptive matching pursuit(VssAMP)algorithm based on greedy pu...
【基金】	中央高校基本科研业务费专项基金(2009JBM022)资助课题
【更新日期】	2010-07-08
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言近两年,信号处理领域诞生了一种新的压缩感知(Compressive/Compressed Sensing)理论[1],极大地吸引了相关研究人员的关注。该理论在信号获取的同时,就对数据进行适当地压缩,而传统采样方式必须遵循奈奎斯特采样定理,采样数据量大,先采样后压缩,既浪费传感元,又浪费时间和?

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