一种改进的变步长稀疏自适应正则匹配追踪算法
针对未知稀疏度信号重构和欠估计或过估计问题,在SAMP算法基础上提出了一种改进的变步长稀疏自适应正则化匹配追踪算法.首先利用原子匹配测试法得到稀疏度的初始估计,随后根据变步长分阶段思想和改进的抛物线型函数设计步长,利用大步长和小步长相结合的方式提高重构精度,最后根据测量向量与信号能量比率来设定阈值,最终重建信号.实验表明,该算法在解决欠估计或过估计问题上起到了很大的作用,未知稀疏信号的重建精度较高且效率较高.
贪婪算法、稀疏自适应、变步长、正则回溯、SAMP算法
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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