压缩感知中稀疏分解和重构精度改进的一种方法

• 作者: 赵玉娟 郑宝玉
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏分解 贪婪算法 门限矩阵
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 631-636
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.05.003

摘要

稀疏分解、非相关观测和重构算法是压缩感知的三大要素,任何一个环节的设计优劣都对压缩感知的性能产生重大影响,稀疏分解是实现压缩感知的前提,现今使用的稀疏分解对大多数自然信号都不能做到理想的绝对稀疏,而是近似稀疏,这大大影响了压缩感知的重构性能.本文设计了一种可逆的阈值,并用其构造门限矩阵,从而门限矩阵可逆,将门限矩阵作用于信号经正交变换后的近似稀疏系数,可使系数更接近理想的绝对稀疏,而且门限矩阵对系数的处理过程是可逆的,即可由处理后的系数无损恢复原来的近似稀疏系数.重构算法采用贪婪算法中的OMP和CoSaMP,从理论上分析了在保证与CoSaMP同样的前提条件下,门限矩阵改进后的CoSaMP重构误差明显减小,仿真实验用门限矩阵对OMP和CoSaMP的改进前后进行对比,验证了门限矩阵对重构精度有进一步的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宝玉	南京邮电大学信号处理与传输研究院	283	2852	26.0	40.0
2	赵玉娟	南京邮电大学信号处理与传输研究院	6	81	4.0	6.0