一种新的基于压缩感知理论的稀疏信号重构算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TN911.7

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60776795,61071170); 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目


Novel sparse signal reconstruction algorithm based on compressed sensing theory
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对基于l1范数优化的稀疏信号重构算法需要的观测样本数较多,本文以lp范数最小化为目标,结合传统的罚函数(PF)优化思想,给出了基于PF的lp范数迭代重构算法,需要的观测样本数大大低于基于l1范数的优化计算需求,并通过数值实验表明该算法对稀疏信号具有较优的重构效果。

    Abstract:

    Reconstruction of sparse signals is an important issue in compressed sensing.Typical algorithms for sparse signals are based on l1-norm optimization,which need more measurements.With minimizing lp-norm as the goal,combined with traditional penalty function optimization method,an iterative reconstruction algorithm for lp-norm optimization based on penalty function was proposed,which needed far less measurements than l1-norm optimization.Numerical results show that the proposed algorithm has good performance ...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘哲.一种新的基于压缩感知理论的稀疏信号重构算法[J].光电子激光,2011,(2):292~296

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码