可压缩传感重构算法与近似QR分解

傅迎华

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讨论了可压缩传感CS重构算法,并提出了一种新的改进算法效率、提高图像质量的方法,即:测量矩阵的近似QR分解.精确的重构算法(极小化L0范数)是一个NP完全问题,而这种算法的一个近似估计(极小化L1范数)能够对信号或图像高效率地重构.本文研究了L1算法的重构效果,通过改变测量矩阵的奇异值能够提高算法的重构效率.对测量矩阵的近似QR分解进行了研究,并给出了对测量矩阵的一些改进和相关的实验.

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来源
《计算机应用》 |2008年第9期|2300-2302|共3页
作者
傅迎华;
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作者单位

上海理工大学;

计算机与电气工程学院;

上海;

200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
测量矩阵; 奇异值; QR分解; 可压缩传感;

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