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基于二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法的稀疏信号重构
文献摘要：
压缩感知是一种新型的信号采样及重构理论,高效的信号重构算法是压缩感知由理论转向实际应用的枢纽.为了更精确地重构出原始稀疏信号,本文提出一种基于二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法.首先采用内积匹配准则选出较大数目的相关原子,提高原子的利用率.其次利用广义Jaccard系数准则对已选出的原子进行二次筛选,得到最匹配的原子,优化原子选取方式.实验结果表明,在不同稀疏度和观测值下进行信号重构,相比于回溯广义正交匹配追踪算法、正交匹配追踪算法及子空间追踪算法,本文算法在重构误差及重构成功率方面有较大的优越性.
文献关键词：
压缩感知理论;回溯广义正交匹配追踪算法;二次筛选;广义Jaccard系数
中图分类号：
作者姓名：
张连娜;张慧萍;李荣鹏;宋学力
作者机构：
长安大学理学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]张连娜;张慧萍;李荣鹏;宋学力-.基于二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法的稀疏信号重构)[J].计算机与现代化,2022(03):111-115,126
A类：
回溯广义正交匹配追踪算法
B类：
二次筛选,稀疏信号重构,重构算法,理论转向,内积,匹配准则,关原,Jaccard,选取方式,稀疏度,观测值,子空间,重构误差,压缩感知理论
AB值：
0.161409
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