自適應(yīng)的弱選擇壓縮采樣匹配追蹤算法
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針對(duì)實(shí)際中未知稀疏度信號(hào)的重建問題，提出了一種自適應(yīng)的弱選擇壓縮采樣匹配追蹤算法．該算法將自適應(yīng)思想、弱選擇思想與CoSaMP算法相結(jié)合，在預(yù)選階段后利用限制性弱選擇策略對(duì)候選集進(jìn)行二次篩選，通過雙迭代閡值自適應(yīng)地調(diào)整最終支撐集的原子數(shù)，并結(jié)合若干可靠性驗(yàn)證條件，保證算法的正確有效進(jìn)行。MATLAB仿真結(jié)果表明，在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，本算法可以有效地重建稀疏信號(hào)，同時(shí)具有較低的運(yùn)算量，整體性能較優(yōu)。
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