分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法

资 源 简 介

分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法

详 情 说 明

分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法是针对压缩感知信号重构问题的一种改进方法。该算法主要解决了传统方向追踪类算法在重构过程中方向选择不够精确的问题。

算法核心思路可分为三个关键部分：首先采用分段策略对信号进行多阶段处理，不同阶段采用不同的阈值参数以适应信号特征的变化。其次引入弱阈值机制，相比硬阈值保留了更多有效信号成分，相比软阈值减少了信号畸变。最后通过共轭梯度法修正追踪方向，使得每次迭代的方向选择更加准确。

这种改进显著提升了重构精度，特别是在低采样率条件下。通过方向修正，算法能更精确地识别信号支撑集，而分段策略则更好地适应了信号的非均匀特性。在噪声环境下的测试表明，该算法相比传统方法具有更好的鲁棒性。