一種基于QR分解的觀測矩陣優(yōu)化方法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>657 K
標(biāo)簽: 壓縮感知 觀測矩陣 QR分解
所需積分:0分積分不夠怎么辦,?
文檔介紹:在壓縮感知理論中,最為關(guān)鍵的問題是觀測矩陣的構(gòu)造。影響圖像重建質(zhì)量的因素包括觀測矩陣列向量間的獨立性以及觀測矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性,。基于此提出了一種優(yōu)化算法,。該算法采用QR分解以增大觀測矩陣列獨立性,,同時對利用等角緊框架(Equiangular Tight Frame,ETF)收縮的Gram矩陣進(jìn)行優(yōu)化,,通過更新每次梯度下降的方向,,加快收斂速度,從而減小觀測矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性,。仿真實驗結(jié)果顯示,,在信號稀疏度或觀測次數(shù)相同情況下,該優(yōu)化觀測矩陣的方法在提高圖像重建質(zhì)量與穩(wěn)定性方面都有一定優(yōu)勢,。
現(xiàn)在下載
VIP會員,,AET專家下載不扣分;重復(fù)下載不扣分,,本人上傳資源不扣分,。