一種基于QR分解的觀測矩陣優(yōu)化方法
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>657 K
標簽： 壓縮感知 觀測矩陣 QR分解
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文檔介紹：在壓縮感知理論中，最為關鍵的問題是觀測矩陣的構造。影響圖像重建質(zhì)量的因素包括觀測矩陣列向量間的獨立性以及觀測矩陣與稀疏基間的互相關性。基于此提出了一種優(yōu)化算法。該算法采用QR分解以增大觀測矩陣列獨立性，同時對利用等角緊框架(Equiangular Tight Frame，ETF)收縮的Gram矩陣進行優(yōu)化，通過更新每次梯度下降的方向，加快收斂速度，從而減小觀測矩陣與稀疏基間的互相關性。仿真實驗結果顯示，在信號稀疏度或觀測次數(shù)相同情況下，該優(yōu)化觀測矩陣的方法在提高圖像重建質(zhì)量與穩(wěn)定性方面都有一定優(yōu)勢。
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