QR 分解与特征值优化观测矩阵的算法研究

• 作者: 孙强 薄华 郑晓
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏基 观测矩阵 重构算法 QR分解 特征值 列独立性 非相干性
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2013-0934.201309034

摘要

观测矩阵的构造是压缩感知中的核心部分之一，观测矩阵的列独立性，观测矩阵与稀疏基的非相干性，对重构图像的质量有重要影响，基于此提出了一种优化算法。该算法实现对观测矩阵进行QR分解以增大其列独立性，同时对格拉姆矩阵进行优化，使其归一化后的特征值逼近N／M，从而增大观测矩阵与稀疏基的非相干性。仿真结果显示，算法在提高图像重构质量，以及重构结果稳定性上都有较好的结果，尤其是在观测值个数较少的情况下，有比其他算法更明显的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙强	西安理工大学自动化与信息工程学院	65	483	10.0	19.0
2	薄华	上海海事大学信息工程学院	42	189	7.0	11.0
3	郑晓	上海海事大学信息工程学院	1	13	1.0	1.0