基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪改进算法

• 作者: 吕伟杰 孟博 张飞
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏度估计 模糊阈值 重构信号
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1657-1661
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.0572

摘要

针对稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法存在预选原子过多、重构时间长、步长的选择固定等缺点,提出一种稀疏度自适应匹配追踪改进算法.该算法将稀疏度预先设定值与稀疏度估计过量判据相结合进行真实稀疏度快速估计,通过模糊阈值的方法提高候选原子的精确度,采用原子相关阈值改善迭代停止条件,最终实现信号的精确重构.仿真实验表明,改进算法重构质量较好于SAMP算法,重构速率显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕伟杰	天津大学电气自动化与信息工程学院	32	439	13.0	20.0
2	孟博	天津大学电气自动化与信息工程学院	5	52	4.0	5.0
3	张飞	天津大学电气自动化与信息工程学院	7	25	4.0	4.0