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一种优化的硬阈值追踪算法的研究 作者： 陈暄 1 潘春平 1 龙丹 2 作者单位： 1. 浙江工业职业技术学院 2. 浙江大学 提交时间： 2019-01-28 摘要: 硬阈值追踪算法是压缩感知中一种重要的重构算法，该算法的本质是一个最小二乘问题，存在复杂度高，收敛性差、运行时间长等缺点。引入Nesterov方法用以优化稀疏解的凸松弛现象，引入逐次松弛迭代法优化传统硬阈值线性方程组，理论证明优化结果具有良好的收敛性，仿真实验说明优化后的算法有效降低算法复杂度，降低了运行时间。 Abstract: The hard threshold tracking algorithm is an important reconstruction algorithm in compressed sensing, which is essentially a least squares problem and has the disadvantages of high complexity, poor convergence and long running time. This paper introduced the Nesterov method to optimize the convex relaxation phenomenon of sparse solutions, and introduced the successive relaxation iterative method to optimize the traditional hard threshold linear equations. The theory proves that the optimization results have good convergence. Simulation experiments show that the optimized algorithm effectively reduces the complexity of the algorithm and the running time. 硬阈值 追踪 Nesterov 逐次超松弛迭代法 期刊： 计算机应用研究 分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 引用： ChinaXiv:201901.00158 (或此版本 ChinaXiv:201901.00158V1 ) doi:10.12074/201901.00158 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00158.V1 推荐引用方式： 陈暄,潘春平,龙丹.(2019).一种优化的硬阈值追踪算法的研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00158] 版本历史 [V1] 2019-01-28 14:33:27 ChinaXiv:201901.00158V1 下载全文

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