【摘 要】
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本文研究压缩感知中的信号恢复问题.对lp-范数正则化问题,利用连续加权技术和绝对值函数的光滑逼近函数将其光滑化,使用三项共轭梯度法来求解光滑化后的模型.证明了水平集的
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本文研究压缩感知中的信号恢复问题.对lp-范数正则化问题,利用连续加权技术和绝对值函数的光滑逼近函数将其光滑化,使用三项共轭梯度法来求解光滑化后的模型.证明了水平集的有界性,目标函数梯度的Lipschitz连续性,分析了算法的全局收敛性.在四种观测矩阵下进行了数值实验,并与NESTA,FPCBB进行了数值对比,实验结果表明了算法的有效性.对l1-范数正则化模型,用绝对值函数的光滑函数逼近l1-范数,并用三项共轭梯度法进行求解,证明了水平集的有界性,函数梯度的Lipschitz连续性,得到了算法的全局收敛性.进行了数值实验,给出了数值结果。
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