压缩感知的冗余字典及其迭代软阈值实现算法

冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性。本文研究了压缩感知理论下的冗余字典、测量矩阵及其限制等容特性(RIP,Restricted Isometry Property),并给出了RIP、字典大小、稀疏度和测量次数的关系,提出了一种新的迭代软阈值(IST)算法,与正交匹配追踪(OMP)算法和迭代硬阈值(IHT)算法相比较,实验结果表明了IST算法具有更高的信号恢复率。