用于压缩感知信号重建的正则化自适应匹配追踪算法

摘要：

压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论.该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建.该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)用于压缩感知信号的重建.该算法可在信号稀疏度未知的情况下,通过自适应过程自动调节候选集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了信号的精确重建.实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重建效果无论从主观视觉上还是客观数据上均优于其它同类方法.

关键词：信号处理、压缩感知、稀疏表示、重建算法、匹配追踪

所属期刊栏目：32

分类号：TN911.7

资助基金：教育部留学回国人员科研启动基金教外司留[2009]1341号资助课题

在线出版日期：2011-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2713-2717