【摘 要】
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针对实际中未知稀疏度信号的重建问题,提出了一种自适应的弱选择压缩采样匹配追踪算法。该算法将自适应思想、弱选择思想与Co Sa MP算法相结合,在预选阶段后利用限制性弱选择
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术国防科技重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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微系统技术国防科技重点实验室基金项目（9140C18010214XXXX）
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针对实际中未知稀疏度信号的重建问题,提出了一种自适应的弱选择压缩采样匹配追踪算法。该算法将自适应思想、弱选择思想与Co Sa MP算法相结合,在预选阶段后利用限制性弱选择策略对候选集进行二次筛选,通过双迭代阈值自适应地调整最终支撑集的原子数,并结合若干可靠性验证条件,保证算法的正确有效进行。MATLAB仿真结果表明,在相同的实验条件下,本算法可以有效地重建稀疏信号,同时具有较低的运算量,整体性能较优。
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