本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的壓縮感知量測(cè)矩陣優(yōu)化方法

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【摘要】：壓縮感知理論中信號(hào)的重建要求量測(cè)矩陣與稀疏變換基之間的互相關(guān)性要盡可能小。以降低二者互相關(guān)性為目的,研究了一種改進(jìn)的基于變步長(zhǎng)梯度下降的量測(cè)矩陣優(yōu)化方法。該方法利用梯度下降法更新步長(zhǎng),并基于模擬退火中的降溫思想引入學(xué)習(xí)速率因子來(lái)進(jìn)一步調(diào)節(jié)步長(zhǎng)的變化,提高算法的收斂速度,改善算法的性能。仿真結(jié)果表明,使用變步長(zhǎng)梯度下降法優(yōu)化后的量測(cè)矩陣與稀疏變換基的互相關(guān)系數(shù)在零附近的分布更加集中,量測(cè)矩陣的優(yōu)化速度快并且重構(gòu)圖像的峰值信噪比提高。因此,所提方法優(yōu)化所得的量測(cè)矩陣無(wú)論是降低互相關(guān)性還是提高圖像重建質(zhì)量都具有良好的性能。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 量測(cè)矩陣 梯度下降 變步長(zhǎng) 優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61301211)資助課題
【分類號(hào)】：TN911.73
【正文快照】： 0引言壓縮感知(compressed sensing,CS)[1-3]是信號(hào)及圖像處理領(lǐng)域誕生的一種嶄新的數(shù)據(jù)采樣理論,該理論突破了傳統(tǒng)奈氏采樣定理,在信號(hào)采樣的同時(shí)實(shí)現(xiàn)信號(hào)壓縮。由于CS理論大大降低了信息采集量、采樣時(shí)間和存儲(chǔ)空間,受到許多研究者的高度關(guān)注[4-6]。CS理論的核心環(huán)節(jié)是信號(hào)

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3 胡曉宇;陳U，

本文編號(hào)：801188