-
题名QR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究
被引量：3
- 1
-
-
作者
郑晓
薄华
孙强
-
机构
上海海事大学信息工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期149-155,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61001140)
-
文摘
观测矩阵的构造是压缩感知中的核心部分之一,观测矩阵的列独立性,观测矩阵与稀疏基的非相干性,对重构图像的质量有重要影响,基于此提出了一种优化算法。该算法实现对观测矩阵进行QR分解以增大其列独立性,同时对格拉姆矩阵进行优化,使其归一化后的特征值逼近N/M,从而增大观测矩阵与稀疏基的非相干性。仿真结果显示,算法在提高图像重构质量,以及重构结果稳定性上都有较好的结果,尤其是在观测值个数较少的情况下,有比其他算法更明显的优势。
-
关键词
压缩感知
稀疏基
观测矩阵
重构算法
QR分解
特征值
列独立性
非相干性
-
Keywords
compressed sensing
sparse basis
measurement matrix
reconstruction algorithm
QR decomposition
eigenvalue
column independence
incoherenc
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
