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基于最大后验概率估计的压缩感知算法 被引量：2
1
作者 庄燕滨 王尊志 +1 位作者 肖贤建 张学武 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期279-283,共5页
针对压缩感知重构算法计算代价较大的问题,提出了一种用来构建压缩感知稀疏数据重构算法的MAP方法。此方法相对于一般的观测矩阵来说,计算代价较低。e1-范数使用一个标准的线性规划算法的最小计算代价是O(N3),该方法通过使用最大后验方... 针对压缩感知重构算法计算代价较大的问题,提出了一种用来构建压缩感知稀疏数据重构算法的MAP方法。此方法相对于一般的观测矩阵来说,计算代价较低。e1-范数使用一个标准的线性规划算法的最小计算代价是O(N3),该方法通过使用最大后验方法使计算代价减少到O(N2),并通过引入分割比来使算法更好地收敛。实验证明此方法能够获得较为成功的重构区域。 展开更多
关键词 压缩感知 代价 后最大化 重构区域
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