压缩感知中测量矩阵与重建算法的协同构造

被引：44

作者：

李佳

王强

沈毅

李波

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系

来源：

电子学报 | 2013年 / 41卷 / 01期

关键词：

压缩感知; 测量矩阵; 重建算法; 感知字典;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

本文提出基于感知字典的迭代硬阈值(SDIHT)算法,以此协同构造压缩感知中测量矩阵与重建算法.将成对测量矩阵与感知字典分别用于压缩投影和构造重建算法,重建迭代至残差为零,从而精确恢复原始稀疏信号.本文证明了SDIHT算法精确恢复原始稀疏信号的充分条件.SDIHT算法的优点是重建精度高和计算复杂度低.仿真实验表明,当信号稀疏度或测量次数相同时,相比IHT、OMP和BIHT算法,SDIHT算法重建0-1稀疏信号和二维图像效果更好、算法效率更高.

引用

页码：29 / 34

页数：6

共 7 条

[1]

一种有效的压缩感知图像重建算法 [J].

李志林 ;

陈后金 ;

李居朋 ;

姚畅 ;

杨娜 .

电子学报, 2011, 39 (12) :2796-2800

[2]

压缩感知回顾与展望 [J].

焦李成 ;

杨淑媛 ;

刘芳 ;

侯彪 .

电子学报, 2011, 39 (07) :1651-1662

[3]

面向压缩感知的块稀疏度自适应迭代算法 [J].

付宁 ;

乔立岩 ;

曹离 .

电子学报, 2011, 39(S1) (S1) :75-79

[4]

基于回溯的迭代硬阈值算法.[J].杨海蓉;方红;张成;韦穗;.自动化学报.2011, 03

[5]

压缩传感理论与重构算法 [J].

杨海蓉 ;

张成 ;

丁大为 ;

韦穗 .

电子学报, 2011, 39 (01) :142-148

[6]

Iterative hard thresholding for compressed sensing [J].

Blumensath, Thomas ;

Davies, Mike E. .

APPLIED AND COMPUTATIONAL HARMONIC ANALYSIS, 2009, 27 (03) :265-274

[7]

CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples.[J].D. Needell;J.A. Tropp.Applied and Computational Harmonic Analysis.2008, 3

← 1 →