【摘 要】
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在信号稀疏度未知的情况下,稀疏度自适应匹配追踪算法（Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP）是一种广泛应用的压缩感知重构算法。为了优化SAMP算法的性能,提出了一种改进
【机 构】
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青岛大学计算机科学技术学院,青岛大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划（2014BAG03B05）资助
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在信号稀疏度未知的情况下,稀疏度自适应匹配追踪算法（Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP）是一种广泛应用的压缩感知重构算法。为了优化SAMP算法的性能,提出了一种改进的稀疏度自适应匹配追踪（Improved Sparsity Adaptive Matching Pursuit,ISAMP）算法。该算法引入广义Dice系数匹配准则,能更准确地从测量矩阵中挑选与残差信号最匹配的原子,利用阈值方法选取预选集,并在迭代过程中采用指数变步长。实验结果表明,在相同的条件下,改
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