本文關鍵詞： 壓縮感知 測量矩陣 部分哈達瑪矩陣 高斯矩陣 優(yōu)化矩陣　出處：《計算機應用研究》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了優(yōu)化高斯矩陣,對部分哈達瑪矩陣與高斯矩陣的統(tǒng)計學參數(shù)作了對比分析,確定了導致部分哈達瑪矩陣信號重構能力好的主要因素,并提出了高斯矩陣優(yōu)化算法。驗證了優(yōu)化算法對不同規(guī)模高斯矩陣的通用性和有效性,確定了優(yōu)化矩陣對各種稀疏信號重構算法的適用性。最后對優(yōu)化矩陣的性能作了初步的理論和實驗分析,優(yōu)化矩陣的信號重構能力可達到、甚至超過哈達瑪矩陣。研究成果為測量矩陣的分析、設計和優(yōu)化提供了新的思路和方法。
[Abstract]:In order to optimize Gao Si matrix, the statistical parameters of partial Hadama matrix and Gao Si matrix are compared and analyzed, and the main factors leading to the good signal reconstruction ability of partial Hadamard matrix are determined. Gao Si matrix optimization algorithm is proposed to verify the versatility and effectiveness of the optimization algorithm for the various size Gao Si matrix. The applicability of the optimization matrix to various sparse signal reconstruction algorithms is determined. Finally, the performance of the optimization matrix is analyzed theoretically and experimentally, and the signal reconstruction ability of the optimization matrix can be achieved. The research results provide new ideas and methods for the analysis, design and optimization of measurement matrices.
【作者單位】： 廣西科技大學汽車與交通學院;武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41461082) 廣西自然科學基金資助項目(2014GXNSFAA118285) 廣西高校科學技術研究資助項目(YB2014212) 廣西科技大學博士基金資助項目(�？撇�13Z12)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 采用正交匹配追蹤算法(orthogonal matching pursuit,OMP),以部分哈達瑪矩陣(以下簡稱哈達瑪矩陣)為測量矩陣(Φ,Φ∈RM×N)重構稀疏信號(x=(x1,…,xN)T,x∈RN)能取得較之其他測量矩陣更好的重構效果。對于哈達瑪矩陣的優(yōu)秀表現(xiàn)多歸結為列不相關行性好和行正交性。行正交性導

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1452808