基于半张量积的修正压缩感知模型重构算法研究

• 作者: 刘俊梅 马永刚
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 半张量积 压缩感知 观测矩阵 正交匹配追踪
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 数学研究与信息科学
• 页码范围: 1732-1736
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文

摘要

为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马永刚		6	1	1.0	1.0
2	刘俊梅		6	1	1.0	1.0