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压缩感知理论及在雷达声呐中的应用+matlab源代码(4)

时间:2022-09-04 15:44来源:毕业论文
l0 范数, 非零元素个数为。 2。1。2 几种重构算法 对于不同的 l0 范数就有不同的信号稀疏表示,对应的数据信号处理量也不同, 为寻求最简单有效的处

l0 范数,

非零元素个数为。

2。1。2 几种重构算法

对于不同的 l0 范数就有不同的信号稀疏表示,对应的数据信号处理量也不同, 为寻求最简单有效的处理数据,必须寻找最优范数,这就产生许多分解算法,主 要有三种类型:贪婪追踪算法、凸优化算法及组合优化算法[7]。而所有的重构算 法都有共同目的,那就是尽量简化运算,用最少的系数完整恢复原始信号。或者 说,是要在矩阵基中找到最精简的系数体现原始信号的特征,且此系数矩阵要在 信号加入噪声影响时,也保持微乎其微的变化,计算量影响小。

关于重构算法,Mallat 初次提出匹配追踪算法(Matching Pursuit,MP 算 法),这是一种普遍使用的,易于完成的算法。之后又提出了相比于 MP 算法更 快的 OMP 算法,其中还衍生了一些为求改进 OMP 的算法,如压缩采样匹配追踪

(Conpressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)算法、正则化正交匹配追

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