最新的压缩感知算法

资 源 简 介

最新的压缩感知算法

详 情 说 明

广义近似消息传递算法(GAMP)是压缩感知领域的重要突破，它将传统的消息传递框架与近似计算相结合。该算法通过分解复杂的全局优化问题为局部计算，显著降低了传统l1范数优化方法的计算复杂度。

在信号稀疏性假设下，GAMP表现出接近最优的恢复性能。其核心思想是通过迭代更新信号的近似后验分布，每个步骤仅涉及简单的标量运算。这使得算法能高效处理高维数据，特别适用于大规模压缩感知问题。

当前衍生算法主要围绕两个方向改进：一是增强对非高斯噪声的鲁棒性，二是优化测量矩阵不满足严格等距特性时的稳定性。相较于传统的凸优化方法，这类算法在计算速度上有数量级提升，同时保持相近的恢复精度。

实际应用时需注意测量矩阵的约束条件，以及信号稀疏基的合理选择。这类算法已成功应用于医学成像、无线通信等领域，为实时处理高维信号提供了新思路。