【摘 要】
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针对变步长分段自适应匹配追踪(VSStAMP)算法在大稀疏度情况下,候选集在迭代后期入选大量低相关性原子,从而导致重构成功率低且重构精度下降的问题,提出了软阈值变步长分段自
【基金项目】
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重庆市基础科学与前沿技术研究专项基金项目(cstc2019jcyj-msxmX0233),重庆市教育委员会科学技术研究计划基金项目(KJQN201901125,KJQN201901103),重庆理工大学科研启动基金项目(2019ZD42,2019ZD63)。
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针对变步长分段自适应匹配追踪(VSStAMP)算法在大稀疏度情况下,候选集在迭代后期入选大量低相关性原子,从而导致重构成功率低且重构精度下降的问题,提出了软阈值变步长分段自适应匹配追踪算法。该算法通过动态阈值内积法来挑选原子,引入一个动态阈值参数,能够有效把控原子预选质量与数量,在大稀疏度情况下获得更好的重建性能。仿真结果表明:与VSStAMP算法相比,该算法能够在可允许的重构时间内获得更高质量的重建。
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