压缩感知SAMP算法

资 源 简 介

压缩感知SAMP算法

详 情 说 明

压缩感知SAMP算法（Sparsity Adaptive Matching Pursuit）是压缩感知领域中一种重要的信号重构算法，相比传统方法最大的突破在于不需要预先知道信号的稀疏度K值。这一特性使其特别适合实际应用场景，尤其是实时图像处理领域。

算法核心思想是通过自适应调整候选原子集来逐步逼近真实信号。其工作流程可分为四个阶段：初始阶段、测试阶段、候选集扩展阶段和估计阶段。整个过程采用迭代方式逐步扩大支撑集，直到满足停止条件。

该算法优势主要体现在三个方面：首先，其自适应特性避免了传统算法对稀疏度K值的依赖，更适合实际应用；其次，在重构质量相当时，计算复杂度相对较低；最后，算法实现相对简单，便于硬件实现。

在实际应用中，SAMP算法特别适合处理实时采集的图像数据，如医学CT成像、雷达成像等场景。在这些场合下，信号稀疏度往往难以预先确定，而SAMP的自适应特性恰好解决了这一难题。此外，算法良好的实时性能使其可以满足对处理速度要求较高的应用需求。