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量化压缩感知中最优阈值算法的数据时间权衡
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作者 徐加樑 赵云彬 《中国科学:数学》 北大核心 2025年第2期343-360,共18页
松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在... 松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在压缩感知、量化压缩感知还原信号过程中测量数量和迭代次数之间的权衡.理论结果还给出在压缩感知、量化压缩感知中实现信号恢复所需要的有效测量阶数.最后,通过数字实验也展示了松弛最优阈值算法在稀疏重建问题中的数据时间权衡. 展开更多
关键词 压缩感知 量化压缩感知 稀疏重建问题 松弛最优阈值算法 数据时间权衡
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