压缩感知自适应观测矩阵设计

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稀疏表示、不相关观测和重构是影响压缩感知性能的三大要素,本文设计的自适应观测矩阵以高斯随机观测阵为初始矩阵,利用信号稀疏域系数的部分先验信息进行自适应变换,形成新的观测阵,当压缩感知矩阵对信号的稀疏系数进行投影时,可使得稀疏系数中的小系数更接近于零;同时,通过减少观测阵行向量的方式来减少观测值,从而应用自适应观测阵后的数据传输量与用高斯随机矩阵的数据传输量相差不大。自适应观测矩阵对压缩感知的性能改进体现在重构精度上,用迭代硬阈值算法作为重构算法,我们从理论和实验仿真两方面验证了自适应观测阵的性能要优于高斯随机矩阵。
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