迭代硬阈值相关论文
压缩感知(CS)理论是一种新型的信号处理机制，它包括信号的稀疏化处理、测量矩阵的构造以及重建算法的设计这三个核心内容。本文首先......
近年来,迭代硬阈值算法(IHT)作为一种求解反问题的优化方法,在压缩重构中受到广泛关注。IHT算法中加入正规化思想形成正规化硬阈值......
压缩感知是一种建立在优化理论、运筹学和矩阵分析等基础上的全新的信号获取与处理的理论框架,它突破了传统信号对采样频率要求的......
本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论对其进行压缩采样和重构.CS中的梯度追踪（Gradient P......
为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代......
求解洛伦兹范数下的最优化问题是实现脉冲噪声环境下压缩感知重构的有效途径.但是洛伦兹迭代硬阈值（LIHT）算法随着脉冲噪声中脉冲数......
针对压缩感知(CS)中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪(HGHTP)算法。首先,在每......
针对压缩感知理论中迭代硬阈值IHT重构算法要求给定信号稀疏度的缺点,提出了一种变步长稀疏自适应迭代硬阈值VSSSAIHT算法。该算法......
针对压缩传感（Compressed sensing,CS）理论中迭代硬阈值（Iterative hard thresholding,IHT）算法迭代次数多和时间长的问题,提出基于回......
研究了压缩感知理论中一种改进的迭代硬阈值稀疏信号重构算法。针对现有IHT算法类最优秀的BIHT算法中回溯操作无法保证稀疏信号重......
压缩感知重构算法直接影响信号重构速度和效果。迭代硬阈值（IHT）算法具有重构速度快的优点，但是其重构精度不高。提出一种改进的迭代......
