【摘 要】
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为了使压缩感知重构算法在实际重构信号时不需要稀疏度先验信息,本文提出了分段正则化正交匹配追踪算法。该算法根据信号重构残差量设计阈值,构建候选集。通过正则化候选集提
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,中国人民解放军海军驻锦州地区军事代表室,中国船舶重工集团公司第七○三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51109045);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.HEUCFX41302)
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为了使压缩感知重构算法在实际重构信号时不需要稀疏度先验信息,本文提出了分段正则化正交匹配追踪算法。该算法根据信号重构残差量设计阈值,构建候选集。通过正则化候选集提取出用于表示信号的原子,并将其存入支撑集；当候选集为空集时,选择相关系数最大的原子加入支撑集。最后,针对支撑集中的原子求解最小二乘问题实现信号的逼近和残差量的更新。实验结果表明：针对长度为256的高斯信号和二值信号,提出的算法在稀疏度分别达到50和40时,精确重构率可达90%以上；在信号稀疏度相同的条件下,重构效果和速度整体优于现有的同类算法,具
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