linearized bregman 用于压缩感知中的稀疏信号恢复

资 源 简 介

linearized bregman 用于压缩感知中的稀疏信号恢复

详 情 说 明

在压缩感知领域，稀疏信号恢复是一个核心问题。传统的优化算法如L1范数最小化虽然有效，但计算复杂度较高。linearized Bregman方法作为一种高效的替代方案，近年来受到广泛关注。

该方法的核心思想是将Bregman迭代与线性化技巧相结合，通过引入Bregman距离来改进传统梯度下降算法的收敛性。其优势在于能够处理大规模稀疏恢复问题，同时保持较低的迭代复杂度。

算法流程主要分为两个关键步骤：首先对目标函数进行线性化近似，然后利用Bregman迭代更新变量。这种设计使得算法在每次迭代时只需计算简单的矩阵向量乘法，避免了复杂的优化子问题求解。

相比传统方法，linearized Bregman具有更快的收敛速度和更好的噪声鲁棒性。实际应用中，它特别适合处理医学成像、雷达信号等领域的稀疏重建任务。参数选择方面，步长和正则化系数的设定会影响算法性能，通常需要通过实验调整。