【摘 要】
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针对欠定系统中出现的稀疏信号恢复问题,提出了一种基于最小化近似零伪范数的处理方法,算法首先结合反正切函数构造出代价函数,再融合最速下降法和扩展牛顿迭代法逐步迭代寻
【机 构】
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伊犁师范学院数学与统计学院,集美大学信息工程学院,
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针对欠定系统中出现的稀疏信号恢复问题,提出了一种基于最小化近似零伪范数的处理方法,算法首先结合反正切函数构造出代价函数,再融合最速下降法和扩展牛顿迭代法逐步迭代寻优,并给出了算法的收敛性分析,数值仿真实验结果表明,与经典的稀疏信号恢复算法相比,方法有更好的计算速度和恢复精度.
Aiming at the problem of sparse signal recovery in underdetermined system, a processing method based on minimized approximate zero pseudo-norm is proposed. The algorithm first combines the arctangent function to construct the cost function, and then combines the steepest descent method and the extended Newton iterative method The iterative optimization is given and the convergence of the algorithm is given. The numerical simulation results show that the proposed method has better computation speed and recovery accuracy than the classical sparse signal recovery algorithm.
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