一种近似奇异值分解的观测矩阵优化方法

• 作者: 李陶深 牛亚坤 玉振明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 观测矩阵 奇异值分解 互干性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 195-197,262
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.049

摘要

压缩感知观测矩阵的优化通常采用迭代或最优化的思想,其主要缺点是运算复杂度高.针对这种情况,提出一种基于奇异值分解的观测矩阵优化方法.首先对随机矩阵进行奇异值分解,其次减小随机矩阵的奇异值到适定的范围,进而得到条件数相对小的观测矩阵.理论分析和实验结果表明,该方法得到的观测矩阵与稀疏基的互干性较小,能够精确重构信号.与现有的其他优化方法相比,该方法具有实现简单,计算复杂度低和重构精度高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李陶深	广西大学计算机与电子信息学院	394	2640	25.0	36.0
2	玉振明		35	145	8.0	10.0
3	牛亚坤	广西大学计算机与电子信息学院	2	11	2.0	2.0