压缩感知重构算法

资 源 简 介

压缩感知重构算法

详 情 说 明

压缩感知重构算法是一种通过少量采样数据恢复高维稀疏信号的技术。该理论突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，能够在信号稀疏性前提下实现高效采样与重构。

在压缩感知框架中，重构算法是实现信号恢复的核心。常见的算法可分为三大类：凸优化类（如基追踪）、贪婪迭代类（如匹配追踪系列）和组合算法。其中贪婪算法因其计算效率高而广受关注。

针对传统算法需要预先知道信号稀疏度的缺陷，稀疏度自适应广义正交匹配追踪（SAMP-GOMP）算法进行了创新改进。该算法通过设置阈值和分段测试的思想，能够自动估计信号稀疏度并完成重构。其核心创新在于将广义正交匹配追踪的原子选择机制与自适应阶段相结合，既保留了GOMP的高精度优势，又突破了稀疏度必须已知的限制。

实际应用中，该算法对通信信号、医学图像等具有显著优势。特别是在处理非平稳信号时，自适应特性使其能动态调整稀疏度估计，相比固定稀疏度算法可获得更高的重构质量。未来发展方向包括进一步降低计算复杂度，以及拓展到二维信号处理等领域。