压缩感知 重构算法集合

资 源 简 介

压缩感知 重构算法集合

详 情 说 明

压缩感知重构算法是一类用于从少量观测数据中恢复稀疏信号的数学方法，这些算法在信号处理、医学成像和无线通信等领域有重要应用。以下是几种主流重构算法的特点分析：

贪婪类算法： MP（匹配追踪）是最基础的贪婪算法，通过迭代选择与残差最匹配的原子来重构信号 OMP（正交匹配追踪）改进了MP，每次迭代后对所有已选原子进行正交化处理 CoSaMP（压缩采样匹配追踪）和SP（子空间追踪）采用回溯机制，每次迭代会动态调整支撑集

优化类算法： IHT（迭代硬阈值）通过施加硬阈值约束来强制解的稀疏性 IRLS（迭代重加权最小二乘）使用加权l2范数近似l0范数优化问题 GBP（广义交替投影）通过交替投影在两个约束集合间迭代

这些算法的核心思想都是利用信号的稀疏先验信息，不同算法在收敛速度、计算复杂度和重构精度上各有优劣。实际应用中需要根据具体问题的规模、实时性要求和噪声水平来选择合适的重构算法。