迭代压缩感知重建算法

资 源 简 介

迭代压缩感知重建算法

详 情 说 明

迭代压缩感知重建算法是信号处理领域近年来的热门研究方向。这种算法通过迭代优化的方式，从少量测量数据中高精度重建原始信号。其核心思想是利用信号的稀疏性先验，在每次迭代中逐步逼近真实信号。

算法通常包含三个关键环节：首先对信号进行稀疏表示，选择合适的稀疏基如傅里叶基或小波基；然后设计优化目标函数，常见的有L1范数最小化问题；最后采用迭代优化策略求解，如梯度下降、近端梯度等。每次迭代都会更新信号估计值，直到满足收敛条件。

相比传统压缩感知方法，迭代算法具有更好的重建质量和鲁棒性，能有效处理噪声干扰和非理想测量情况。在医学成像、无线通信等领域已展现出巨大应用潜力。