【摘 要】
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针对目前压缩感知的重构算法需预知信号稀疏度和重构时间较长的问题,提出基于稀疏度自适应算法的压缩感知,该方法基于分段和回溯思想,通过增大步长、合并上次原子来选择最匹
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针对目前压缩感知的重构算法需预知信号稀疏度和重构时间较长的问题,提出基于稀疏度自适应算法的压缩感知,该方法基于分段和回溯思想,通过增大步长、合并上次原子来选择最匹配原子,能显著减小计算复杂度,从而减少信号重构时间。以语音信号为处理对象,对SAMP算法进行了仿真比较,仿真结果表明,在未知信号稀疏度的情况下,与基追踪(BP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法比较,SAMP算法的重构信号运行时间明显降低,并且在不同的信号压缩比的条件下重构信号性能得以保证,验证了SAMP算法在稀疏度方面的自适应性以及重构效率高等优
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