用于压缩感知信号重建的正则化自适应匹配追踪算法

• 作者: 刘亚新 姜春晖 胡绍海 赵瑞珍
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信号处理 压缩感知 稀疏表示 重建算法 匹配追踪
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2713-2717
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2009.01623

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.