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并行匹配追踪算法及分析

论论资讯 | 2023-04-24 3热度

Digital Signal Processing: A Review Journal

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Parallel matching pursuit algorithm and analysis

Tian W.; Rui G.; Zhang S.; Zhang H.

Published:2023-06-15
DOI:10.1016/j.dsp.2023.104028

研究背景

在当今社会,我们面临着许多社会性问题,例如贫穷、疾病、自然灾害等等。这些问题需要大量的数据来进行研究和解决。然而,由于数据量庞大,我们需要一种高效的算法来处理这些数据。压缩感知技术是一种被广泛使用的技术,但是现有的贪婪重建算法很容易陷入局部最优和过度拟合问题,因此需要一种新的算法来解决这些问题。

研究内容

本文提出了一种新的稀疏恢复算法,称为并行匹配追踪算法(Parallel Matching Pursuit,PMP)。该算法在深度和广度两个维度上搜索信号支持集。PMP在每次迭代中同时检查多个候选支持集的估计,并最终选择最小化重构残差的估计。基于受限等距性质(RIP),给出了保证PMP从测量值中准确恢复任何K-稀疏信号的充分条件。此外,还提供了PMP算法在噪声测量情况下的恢复保证。通过信号重建能力评估PMP算法的性能。最后,数值实验验证了该算法的有效性。

研究意义

本文提出的PMP算法具有以下创新点和研究意义: 1. PMP算法可以避免现有算法容易陷入的局部最优和过度拟合问题。 2. 基于受限等距性质(RIP),PMP算法可以准确恢复任何K-稀疏信号,具有很高的应用价值。 3. PMP算法在噪声测量情况下也有很好的恢复保证。 4. 数值实验验证了该算法的有效性,为今后的研究提供了新的思路和方法。 综上所述,本文提出的PMP算法具有很高的研究价值和应用价值,对于解决大量数据处理问题具有重要的意义。

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