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基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
1
作者
王月
覃亚丽
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第10期1046-1057,共12页
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值...
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值替换原来的奇异值形成新的矩阵,同时对其进行施密特正交化,对矩阵的列进行单位化,通过行和列不断循环交替自适应迭代优化得到优化后的测量矩阵。通过一维信号和二维图像的仿真实验验证所提方法的优越性。一方面,本文方法优化的测量矩阵互相关性明显降低;另一方面,实验仿真结果证明了测量矩阵经过优化之后提高了信号重构性能,本文方法重构性能优于现有的SVD法和特征值分解法。
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关键词
压缩感知(CS)
测量矩阵
互相关性
奇异
值
分解
-
施密特
(
svd-schmidt
)
正
交
化
迭代优
化
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职称材料
题名
基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
1
作者
王月
覃亚丽
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第10期1046-1057,共12页
基金
国家自然科学基金(61675184)资助项目。
文摘
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值替换原来的奇异值形成新的矩阵,同时对其进行施密特正交化,对矩阵的列进行单位化,通过行和列不断循环交替自适应迭代优化得到优化后的测量矩阵。通过一维信号和二维图像的仿真实验验证所提方法的优越性。一方面,本文方法优化的测量矩阵互相关性明显降低;另一方面,实验仿真结果证明了测量矩阵经过优化之后提高了信号重构性能,本文方法重构性能优于现有的SVD法和特征值分解法。
关键词
压缩感知(CS)
测量矩阵
互相关性
奇异
值
分解
-
施密特
(
svd-schmidt
)
正
交
化
迭代优
化
Keywords
compressed sensing(CS)
measurement matrix
coherence
singular value decomposition
-
Schmidt(
svd-schmidt
)orthogonalization
iterative optimization
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
王月
覃亚丽
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
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