压缩感知中一种无约束lq极小化迭代算法

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压缩感知作为一种新的采样理论,可以在远小于Nyquist采样率的条件下随机采样获取信号样本,然后通过非线性重建算法重建信号.其在信号图像恢复、医学成像、通讯等领域有广泛应用.本文主要对文献[17]中提出的基于eq极小化重建信号的迭代方法进行了一些改进,所采用的主要工具是同步迭代重建(SIRT)方法.在文章的最后提出了SIRT方法的迭代参数的几种选取策略,并通过数值试验验证了改进后的算法在信号和图像重建过程中的有效性.  
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