【摘 要】
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在研究已有的块稀疏信号贪婪算法的基础上，提出一种正则化的自适应恢复算法。该算法在块稀疏度未知的前提下，添加了正则化的思想进行块挑选，从而更正确地挑选出块信号的支撑块，实
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在研究已有的块稀疏信号贪婪算法的基础上，提出一种正则化的自适应恢复算法。该算法在块稀疏度未知的前提下，添加了正则化的思想进行块挑选，从而更正确地挑选出块信号的支撑块，实现信号的重建。该算法首先在确定块的稀疏度和选择步长后，利用相关最大化原则实现支撑块的初次挑选；然后，依据已挑选出的支撑块再进行正则化分组，实现二次挑选；最终通过循环迭代正确挑选出整个信号的支撑块。通过仿真实验证明，该算法不仅不需要信号的块稀疏度作为先验知识，且较现有的块信号贪婪算法的重构概率更高，也比现有的块稀疏自适应贪婪算法所需的迭代次数
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