一種基于QR分解的觀測(cè)矩陣優(yōu)化方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>657 K
標(biāo)簽： 壓縮感知 觀測(cè)矩陣 QR分解
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文檔介紹：在壓縮感知理論中，最為關(guān)鍵的問題是觀測(cè)矩陣的構(gòu)造。影響圖像重建質(zhì)量的因素包括觀測(cè)矩陣列向量間的獨(dú)立性以及觀測(cè)矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性?；诖颂岢隽艘环N優(yōu)化算法。該算法采用QR分解以增大觀測(cè)矩陣列獨(dú)立性，同時(shí)對(duì)利用等角緊框架(Equiangular Tight Frame，ETF)收縮的Gram矩陣進(jìn)行優(yōu)化，通過更新每次梯度下降的方向，加快收斂速度，從而減小觀測(cè)矩陣與稀疏基間的互相關(guān)性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在信號(hào)稀疏度或觀測(cè)次數(shù)相同情況下，該優(yōu)化觀測(cè)矩陣的方法在提高圖像重建質(zhì)量與穩(wěn)定性方面都有一定優(yōu)勢(shì)。
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