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基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法
被引量:
6
1
作者
李昕艺
刘三阳
谢维
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期15-21,共7页
压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法...
压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。
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关键词
压缩感知
感知矩阵优化
etf框架
共轭梯度法
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职称材料
题名
基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法
被引量:
6
1
作者
李昕艺
刘三阳
谢维
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期15-21,共7页
基金
陕西省自然科学基础研究计划资助(2017JM1001)
文摘
压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。
关键词
压缩感知
感知矩阵优化
etf框架
共轭梯度法
Keywords
compressed sensing
sensing matrix optimization
etf
frame
conjugate gradient method
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法
李昕艺
刘三阳
谢维
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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