基于壓縮感知理論NSL0算法的改進
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>838 K
標簽： 壓縮感知 重構(gòu)算法 反余弦函數(shù)
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文檔介紹：壓縮感知理論提供一種全新的信號獲取方式；對信號進行稀疏變換，利用少量的觀測值，通過重構(gòu)算法實現(xiàn)信號的高精度重構(gòu)。其中，信號重構(gòu)是壓縮感知的核心，而在信號重構(gòu)的各類算法中，最直接、有效的信號重構(gòu)的方法是在L0范數(shù)下求解。為了解決NSL0（Newton Smooth L0 Norm）算法重構(gòu)質(zhì)量較差的問題，在NSL0算法基礎(chǔ)上，采用“陡峭性”更大的反余弦函數(shù)，結(jié)合修正牛頓法和牛頓阻尼法，提出一種更快速、精度更高的信號重建算法，命名為ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)。通過一維信號、二維圖像重構(gòu)實驗，結(jié)果表明該算法在相同條件下與同類算法相比，在精確重構(gòu)率和峰值信噪比上都有較大提高。
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