基于压缩感知理论NSL0算法的改进
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>838 K
標(biāo)簽： 压缩感知 重构算法 反余弦函数
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文檔介紹：压缩感知理论提供一种全新的信号获取方式；对信号进行稀疏变换，利用少量的观测值，通过重构算法实现信号的高精度重构。其中，信号重构是压缩感知的核心，而在信号重构的各类算法中，最直接、有效的信号重构的方法是在L0范数下求解。为了解决NSL0（Newton Smooth L0 Norm）算法重构质量较差的问题，在NSL0算法基础上，采用“陡峭性”更大的反余弦函数，结合修正牛顿法和牛顿阻尼法，提出一种更快速、精度更高的信号重建算法，命名为ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)。通过一维信号、二维图像重构实验，结果表明该算法在相同条件下与同类算法相比，在精确重构率和峰值信噪比上都有较大提高。
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