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基于互相關(guān)向量的自適應(yīng)極限因子選取優(yōu)化方法

大?。?/span>1.20 MB 人氣: 2017-11-13 需要積分:0

  在分析分段正交匹配追蹤StOMP算法迭代過程中多原子匹配方法的基礎(chǔ)上,為了進(jìn)一步減少算法迭代次數(shù),提高重構(gòu)精度,提出了基于互相關(guān)向量的自適應(yīng)極限因子選取和迭代結(jié)束條件重設(shè)的優(yōu)化方法。通過MATLAB編程實驗,在隨機(jī)給定稀疏度為K的測試數(shù)據(jù)條件下,優(yōu)化后的算法較StOMP算法迭代次數(shù)減少1-2次,重構(gòu)精度提升約l%,魯棒性增加,而運(yùn)行時間開銷相差無幾。
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