压缩感知的所有重构算法

资 源 简 介

压缩感知的所有重构算法

详 情 说 明

压缩感知重构算法是信号处理领域中用于从少量线性测量中重建稀疏信号的核心技术。当信号在某个变换域具有稀疏性时，这些算法能突破奈奎斯特采样定理的限制。主流算法可分为三大类：

贪婪追踪类算法 通过迭代选择最匹配测量向量的原子来逐步逼近原始信号。OMP(正交匹配追踪)是其典型代表，每次迭代选择最相关原子并正交化残差。改进算法包括： ROMP(正则化OMP)通过批量选择原子提高稳定性 CoSaMP每次迭代保留多个可能原子 SP(子空间追踪)采用回溯机制优化支持集

阈值类算法 StoMP(阶段式匹配追踪)通过设定固定阈值筛选原子，适合噪声环境。IHT(迭代硬阈值)则直接在每次迭代中保留最大的K个系数。

自适应算法 SAMP(自适应匹配追踪)无需预先知道稀疏度K，通过设置阶段阈值自动调整支持集大小。其变种包括在每阶段动态调整步长的改进版本。

这些算法的选择需权衡计算复杂度、重建精度和噪声鲁棒性。当前研究趋势是结合深度学习优化传统算法，如用神经网络预测迭代参数或原子选择策略。