43基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題,實現L1范數最小化問題求解.

基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題,實現L1范數最小化問題求解,首先構造信號,并進行離散余弦變換,保證稀疏度,采用多個方法進行稀疏重構,分別有,(1)基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls,(2)軟閾值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代閾值收縮算法(FISTA),(4)平滑L0范數的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追蹤算法(OMP),(6)壓縮感知重構算法之壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP),程序已跑通。

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43基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題,實現L1范數最小化問題求解,首先構造信號,并進行離散余弦變換,保證稀疏度,采用多個方法進行稀疏重構,分別有,(1)基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls,(2)軟閾值迭代算法(ISTA),(3)快速的迭代閾值收縮算法(FISTA),(4)平滑L0范數的重建算法(SL0算法),(5)正交匹配追蹤算法(OMP),(6)壓縮感知重構算法之壓縮采樣匹配

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