期刊文章详细信息
一种压缩采样中的稀疏度自适应子空间追踪算法 ( EI收录)
A Sparsity Adaptive Subspace Pursuit Algorithm for Compressive Sampling
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]复旦大学电子工程系,上海200433
基 金:国家自然科学基金(No.60972024);教育部博士点基金(No.20090071120087);专用集成电路与系统国家点实验室开放课题(No.ZD20080101;No.KF20080402)
年 份:2010
卷 号:38
期 号:8
起止页码:1914-1917
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20103713225778)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对压缩采样中未知稀疏度的信号,本文提出一种自适应子空间追踪算法.首先,采用了一种基于匹配测试的估计方法获取稀疏度的估计值,再通过子空间追踪重构信号.若子空间追踪不能成功重构,则通过渐近增加信号稀疏度的方法实施估计,而上述过程可描述为在弱匹配原则下新原子的选取过程.仿真结果表明,本文的算法可以准确有效重构信号,同时运算量也较低.
关 键 词:压缩采样 子空间追踪 稀疏分解
分 类 号:TP391.41]
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