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摘要
为了提高正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的重构精度,缩短重构时间,以此改善算法的重构性能,提出一种改进的双阈值分段迭代匹配追踪(dual threshold stage-wise iteration matching pursuit,DTSIMP)算法。该算法首先利用OMP算法迭代若干次,当残差小于第一阈值时引入回溯思想,利用压缩采样匹配追踪(compressed sampling matching pursuit,CoSaMP)算法继续迭代,并且将OM P算法迭代所得的残差和原子作为CoSaMP算法的初始输入值,当残差小于第二阈值时停止迭代。双阈值中,第一阈值控制OMP算法迭代次数,得到CoSaMP算法的最优初始输入;第二阈值控制信号的重构精度,以此实现精确快速地重构出稀疏信号。实验结果表明,对于一维的随机高斯信号,该算法重构误差小,重构时间少,并且在不同稀疏度和观测值下,算法重构成功率均高于原算法;对于二维图像信号,该算法重构时间少,重构效果好。
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