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Iterative Weighted Gradient Projection for Sparse Reconstruction

机译：稀疏重建的迭代加权梯度投影

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Finding sparse solution to undetermined linear systems is one of the fundamental challenging issues in compressive sensing problems and other signal processing applications. This study has presented a novel iterative weighted gradient projection algorithm, referred to as the IWGP, to recover sparse signal in large-scale settings. IWGP is based on a widely used weighted filter technique in signal processing which reduces undesirable influence so that gradient projection can be applied to achieve computational efficiency. Numerical experiments are canned out and the results demonstrate the proposed algorithm is significantly faster than the fastest known methods for the 1, minimization programs and further show that the computational time isn't sensitive to the sparsity level of original signal.
机译：在压缩感测问题和其他信号处理应用中，找到不确定的线性系统的稀疏解决方案是基本的挑战性问题之一。这项研究提出了一种新颖的迭代加权梯度投影算法，称为IWGP，用于在大规模设置中恢复稀疏信号。 IWGP基于信号处理中广泛使用的加权滤波器技术，该技术减少了不良影响，因此可以应用梯度投影来实现计算效率。进行了数值实验，结果表明所提出的算法比1最小化程序中最快的已知方法快得多，并且进一步表明计算时间对原始信号的稀疏度不敏感。

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