基于优化观测矩阵的共轭梯度改进算法OACSTPCD
Improved Conjugate Gradient Algorithm Based on Optimization ofMeasurement Matrix
测量矩阵的设计和信号的重构是压缩感知理论研究的核心问题.基于梯度下降法的QR分解观测矩阵优化使得信号在观测过程中的主要信息得以保存,而共轭梯度法则在信号的重构性能方面较理想.为此,将观测矩阵优化引入到共轭梯度重构算法中,针对共轭梯度重构算法,基于梯度下降法的QR分解优化观测矩阵,得到一个新的重构算法,即基于优化观测矩阵的共轭梯度算法.改进的算法中矩阵具有较大的列独立性以及与稀疏矩阵间相关性较低的特性,同时具有较好的性能.利用Matlab仿真实验来…查看全部>>
The design of measurement matrix and the reconstruction of signal is the key in the study of compressed sensing theory.QR decomposition measurement matrix optimization based on gradient descent method makes it possible to preserve the main information during the process of observation,and the conjugate gradient algorithm is ideal for the reconstruction of the signal.The measurement matrix has been introduced to optimize the conjugate gradient reconstruction …查看全部>>
兰明然;王友国;郑丹青
南京邮电大学 理学院,江苏 南京210046南京邮电大学 理学院,江苏 南京210046南京邮电大学 理学院,江苏 南京210046
信息技术与安全科学
压缩感知观测矩阵共轭梯度法梯度下降法QR分解
compressive sensingmeasurement matrixconjugate gradient methodgradient descent methodQR decomposition
《计算机技术与发展》 2017 (5)
信息处理中的随机共振理论及应用
73-76,4
国家自然科学基金资助项目(61179027)
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