压缩感知中的迭代恢复算法

资 源 简 介

压缩感知中的迭代恢复算法

详 情 说 明

压缩感知中的迭代恢复算法是一类用于从少量线性测量中重建稀疏信号的重要方法。这类算法通过迭代过程逐步逼近原始信号，克服了传统采样定理的限制。

匹配追踪(Matching Pursuit)是这类算法的基础原型，通过逐次选择与残差最相关的基向量来重建信号。而CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit)算法则是匹配追踪的改进版本，具有更好的恢复性能。

CoSaMP算法的主要特点是每次迭代时选择多个候选分量，并保持固定数量的非零系数。其工作流程包含四个关键步骤：候选选择、支撑集合并、最小二乘估计和修剪。这种结构保证了算法在保证稀疏性的同时，能够充分利用测量信息。

这些迭代恢复算法的优势在于能够处理欠定线性方程组，且对测量噪声具有鲁棒性。它们在MRI成像、单像素相机、雷达系统等领域都有成功应用，是连接压缩感知理论与实际应用的桥梁。