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基于子空间追踪的稀疏信号重构算法
引用本文:李曙,毛承敏,杨喜,尹里,梁俊. 基于子空间追踪的稀疏信号重构算法[J]. 吉首大学学报(自然科学版), 2015, 36(4): 23-25. DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2015.04.006
作者姓名:李曙  毛承敏  杨喜  尹里  梁俊
作者单位:(吉首大学信息科学与工程学院,湖南 吉首 416000)
基金项目:湖南省教育厅科学研究青年项目(13B093);吉首大学2014年度校级科研项目
摘    要:信号重构算法是压缩感知理论中的重要环节,其优劣影响压缩感知的重构效果.基于子空间追踪算法,对经稀疏表示和测量矩阵压缩后的信号进行重构验证,理论分析和实验结果表明,子空间追踪算法能使信号在较高压缩比下保持良好的重构效果.

关 键 词:子空间追踪  稀疏信号  信号重构  Nyquist采样

Sparse Signal Reconstruction Algorithm Based on Subspace Pursuit
LI Shu,MAO Chengmin,YANG Xi,YIN Li,LIANG Jun. Sparse Signal Reconstruction Algorithm Based on Subspace Pursuit[J]. Journal of Jishou University(Natural Science Edition), 2015, 36(4): 23-25. DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2015.04.006
Authors:LI Shu  MAO Chengmin  YANG Xi  YIN Li  LIANG Jun
Affiliation:(School of Information Science and Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)
Abstract:Signal reconstruction algorithm plays an important part in the theory of compressive sensing and determines the reconstruction quality of compressive sensing.In this paper,based on the subspace pursuit(SP) algorithm,the signal is reconstructed after sparse representation and compression by the measurement matrix.Theoretical analysis and experimental results show that subspace pursuit algorithm can maintain good effect of signal reconstruction at higher compression ratio.
Keywords:subspace pursuit  sparse signal  signal reconstruction  Nyquist sampling
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