压缩感知经典算法IHT算法源码

资 源 简 介

压缩感知经典算法IHT算法源码

详 情 说 明

IHT算法（Iterative Hard Thresholding）是压缩感知领域中的一种经典算法，主要用于从少量观测数据中恢复稀疏信号。该算法的核心思想是通过迭代更新信号估计值，并在每次迭代中对信号进行硬阈值处理，以保持信号的稀疏性。

IHT算法的基本步骤如下：

初始化：设定初始信号估计值（通常为零向量）以及最大迭代次数。 梯度更新：计算当前估计值与观测数据之间的残差，并用梯度下降的方式更新信号估计值。 硬阈值处理：对更新后的信号进行硬阈值操作，仅保留前K个最大的系数（K为信号的稀疏度），其余系数置零。 收敛判断：检查信号估计值是否满足收敛条件（如残差足够小或达到最大迭代次数），若满足则停止迭代，否则返回第二步。

IHT算法的优势在于计算效率较高，且能有效恢复稀疏信号。然而，它的性能依赖于观测矩阵的约束等距性（RIP条件），并且需要预先知道信号的稀疏度K。

在实际应用中，IHT算法常用于医学成像、无线通信和图像恢复等领域，特别是在数据采集受限的情况下，能够显著减少所需测量数量。源码实现通常包括矩阵运算、阈值操作和循环迭代等基本模块，可直接用于仿真或实际数据处理。