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压缩感知(Compressed Sensing,cs)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L—p(O〈P≤1,P=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一。该文提出了基追踪-Moore—Penrose逆矩阵(BasisPursuit—Moore—Penrose Inverse Matrix,BP—MPIM)算法:(1)由基追踪(BasisPursuit,BP)算法得到稀疏信号非零元素位置(亦称支撑集,对应于测量矩阵的列);(2)通过求解由支撑集所对应测量矩阵