利用混沌优化实现基于MP的信号稀疏分解

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信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以被推广而实现产业化。混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,混沌运动能在一定范围内按其自身的规律不重复地遍历所有状态。因此,如果利用混沌变量进行优化搜索,无疑会比随机搜索更具优越性。本文利用变尺度混沌优化方法在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,快速寻找匹配追踪(MP)过程中每一步的近似最佳原子,提高信号稀疏分解的速度,算法的有效性为实验结果所证实。
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