ONSL0稀疏重构算法

资 源 简 介

ONSL0稀疏重构算法

详 情 说 明

ONSL0稀疏重构算法是针对信号与图像压缩重构场景的改进算法，作为NSL0算法的优化版本，它在处理欠定线性方程组时展现出更强的稀疏解求解能力。该算法的核心输入包括测量值向量y、测量矩阵A及其广义逆矩阵A_pinv，最终输出重构后的信号xr。

其优化思路主要体现在三个方面：首先通过广义逆矩阵快速逼近初始解，加速迭代收敛；其次改进NSL0的平滑参数调节策略，在保留L0范数稀疏特性的同时增强数值稳定性；最后引入自适应步长机制，在信号非零元素定位阶段和幅值优化阶段采用不同收敛策略。相比传统算法，ONSL0在医学成像、雷达成像等压缩感知应用中能更精确地恢复信号高频分量，且对测量噪声具有更好的鲁棒性。值得注意的是，该算法通过测量矩阵的广义逆预处理，显著降低了迭代过程中矩阵求逆的计算复杂度，使其适用于大规模信号重构场景。