期刊文章详细信息
可压缩传感重构算法与近似QR分解
Reconstruction of compressive sensing and semi-QR factorization
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]上海理工大学计算机与电气工程学院,上海200093
年 份：2008
卷 号：28
期 号：9
起止页码：2300-2302
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要：讨论了可压缩传感CS重构算法,并提出了一种新的改进算法效率、提高图像质量的方法,即:测量矩阵的近似QR分解。精确的重构算法(极小化L0范数)是一个NP完全问题,而这种算法的一个近似估计(极小化L1范数)能够对信号或图像高效率地重构。本文研究了L1算法的重构效果,通过改变测量矩阵的奇异值能够提高算法的重构效率。对测量矩阵的近似QR分解进行了研究,并给出了对测量矩阵的一些改进和相关的实验。
关 键 词：测量矩阵 奇异值 QR分解 可压缩传感
分 类 号：TP391.41]
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