基于子空间匹配追踪的信号稀疏逼近

信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用．最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题．次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目前流行的算法．本文提出了一种新的算法——子空间匹配追踪．该算法可以克服匹配追踪算法中的过匹配现象,加速了算法收敛速度,同时计算量比正交匹配追踪小得多．最后,比较了匹配追踪、正交匹配追踪和子空间匹配追踪对仿真信号和语音信号的表示性能．表明了我们的方法有效均衡了计算量和收敛速度两方面的要求．

分层匹配追踪对信号的稀疏逼近

信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等众多领域都得到了广泛的应用.众所周知,最佳N项逼近问题是一个典型的NP难问题.次最优的匹配追踪算法、正交匹配追踪算法和基匹配追踪是目前流行的算法.本文中,我们提出了一种新的信号追踪算法——分层匹配追踪算法(子空间匹配追踪算法).这种算法可以较为有效地克服匹配追踪算法中的过匹配现象,加速了算法的收敛速度,同时计算量比正交匹配追踪小得多.最后,通过对仿真信号和语音信号的数值实验,验证了我们所提方法的有效性.