【摘 要】
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压缩感知,是近些年来出现的一种新的采样方式,在许多领域中发挥了巨大价值。受到压缩感知的促动,出现了诸多恢复稀疏信号的算法。我们可以将这些算法大致看做三大类:贪婪算法
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压缩感知,是近些年来出现的一种新的采样方式,在许多领域中发挥了巨大价值。受到压缩感知的促动,出现了诸多恢复稀疏信号的算法。我们可以将这些算法大致看做三大类:贪婪算法,凸松弛方法和硬阈值方法。这三类算法分别有自己的优点和局限性。本文主要的创新内容可以归纳如下:一:介绍了稀疏优化中的一些常用的重要概念,并对三大类算法中的代表算法进行理论分析和介绍。二:提出了适用于某些特殊条件下的投影硬阈值迭代算法,并从理论和数值实验上证明该新的投影算法的恢复性能。三:提出了一个非凸模型,通过将非凸方法PL-IRLS运用到这个非凸模型上得到了一个新的贪婪算法,并从理论和实验上上证明了其运算的性能最后:通过MATLAB对两种新提出的算法进行运算性能的验证。
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