基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法

李昕艺; 刘三阳; 谢维

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基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法

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压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵.在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵.为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近.实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势.

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来源
《浙江大学学报（理学版）》 |2019年第1期|15-21|共7页
作者
李昕艺; 刘三阳; 谢维;
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作者单位

西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;

西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;

西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
压缩感知; 感知矩阵优化; ETF框架; 共轭梯度法;

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