我是靠谱客的博主 典雅信封,最近开发中收集的这篇文章主要介绍浅谈压缩感知(二十七):压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

主要内容:

  1. SAMP的算法流程
  2. SAMP的MATLAB实现
  3. 一维信号的实验与结果
  4. 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果

一、SAMP的算法流程

前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出。SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数。

SAMP的算法流程:

二、SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)

 

三、一维信号的实验与结果

 

四、稀疏数K与重构成功概率关系的实验与结果

六、参考文章

http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45675735

最后

以上就是典雅信封为你收集整理的浅谈压缩感知(二十七):压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)的全部内容,希望文章能够帮你解决浅谈压缩感知(二十七):压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)所遇到的程序开发问题。

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