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讀焦李成壓縮感知回顧與展望有感(編輯修改稿)

2024-10-01 03:47 本頁面
 

【文章內容簡介】 .換言之,在滿足上述要求的情況下,通過求解一個非線性 優(yōu)化問題就能從觀測y、觀測矩陣。和字典矩陣。: : 。下的稀疏性或可壓縮性,即信號需要在變換空間下的展開系數(shù)足夠的稀疏。 。所確定的cs信息算子acs,需要滿足任意2k列都是線性無 ,就可以通過求解如下問題:獲得一個唯一確定的解,即稀疏系數(shù)向量。,將它與字典。相乘,就可以得到信號x. 這是一個nphard的非凸優(yōu)化問題,此問題的求解方法兩類:以匹配追蹤 (matchingpursuit,mp)和正交匹配追蹤(orthogonalmatchingpursuit,omp)為代表的貪婪算法,以及迭代閾值收縮為代表的門限算法. 貪婪算法存在的問題是時間代價過高,無法保證收斂到全局最優(yōu)。而門限算法雖然時間代價低,但對數(shù)據(jù)噪聲十分敏感,解不具有連續(xù)性,且不能保證收斂到全局極小. : 這就將式非凸優(yōu)化問題變成了一個凸優(yōu)化問題,可以方便地轉化為線性規(guī)劃問題求解,因此稱之為凸化的壓縮感知框架。 cs理論提出之初,(restrictedisometryproperty
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