發(fā)布時間：2019-03-09 08:24

【摘要】：壓縮感知理論中,測量矩陣優(yōu)化是一類通過減小測量矩陣與稀疏字典的互相關(guān)性來改善測量矩陣性能的方法。本文提出一種能夠同時降低整體相關(guān)系數(shù)和最大值相關(guān)系數(shù)的測量矩陣優(yōu)化算法,該算法分為兩步:一是通過平均化Gram矩陣特征值來降低測量矩陣的整體相關(guān)系數(shù);二是利用閾值函數(shù)收縮Gram矩陣非對角線上較大值。兩個步驟交替執(zhí)行,直到解出符合優(yōu)化要求的測量矩陣。該算法在保證整體相關(guān)系數(shù)降到最低的同時,又使最大值相關(guān)系數(shù)顯著降低。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有算法進行對比,本文方法在降低相關(guān)系數(shù)和重構(gòu)成功率上都有一定優(yōu)勢。
[Abstract]:In compressed sensing theory, measurement matrix optimization is a kind of method to improve the performance of measurement matrix by reducing the correlation between measurement matrix and sparse dictionary. This paper presents a measurement matrix optimization algorithm which can reduce the global correlation coefficient and the maximum correlation coefficient simultaneously. The algorithm can be divided into two steps: one is to reduce the global correlation coefficient of the measurement matrix by averaging the eigenvalues of the Gram matrix; The second is to use the threshold function to shrink the larger value on the non-diagonal line of the Gram matrix. The two steps are performed alternately until the measurement matrix that meets the optimization requirements is solved. The algorithm not only ensures the minimum global correlation coefficient, but also reduces the maximum correlation coefficient significantly. The experimental results show that compared with the existing algorithms, the proposed method has some advantages in reducing the correlation coefficient and the success rate of reconstruction.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2437271