壓縮感知及其凸優(yōu)化重構(gòu)算法研究開題報(bào)告(編輯修改稿)
2025-02-13 13:25 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。 第二類是凸優(yōu)化算法或最優(yōu)化逼近方法，這類方 法通過將非凸問題轉(zhuǎn)化為凸問題求解找到信號的逼近，其中最常用的方法為基礎(chǔ)追蹤算法(BP，Basic Pu suit)，該算法提出使用11范數(shù)替代10范數(shù)來解決最優(yōu)化問題，以便使用線性編程方法來執(zhí)行。另一種算法為FOCUSS算法，該算法使用lp范數(shù)(p=1)替代 lp范數(shù)求解最優(yōu)化問題。另外，通過極小化10范數(shù)的平滑轉(zhuǎn)換求解問題，稱之為 SLO方法。該類算法計(jì)算速度慢(計(jì)算復(fù)雜性為N^3)， 但需要的測量數(shù)據(jù)少(O(K*log(N／K))且精度高。 另外兩種比較常見的凸松弛算法包括GPSR(GradientProjection for Sparse Reconstnlction)算法和SpaRSA (sparse reconstruction by separable approximatjon)算法。GPSR算法通過使用梯度降的方法求解有界約束最優(yōu)化問題，算法要求投影在可行域中以確保迭代過程的可行性。 第三類算法是基于貝葉斯框架提出的重構(gòu)算法，該類算法考慮到了信號的時(shí)間相關(guān)性，特別是當(dāng)信號 具有較強(qiáng)的時(shí)間相關(guān)性時(shí)，能夠提供比其他
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