| QR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究 |
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| 引用本文： | 郑晓,薄华,孙强. QR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究[J]. 智能系统学报, 2015, 0(1): 149-155 |
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| 作者姓名： | 郑晓 薄华 孙强 |
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| 作者单位： | 1. 上海海事大学信息工程学院,上海,201306
2. 西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安,710000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61001140)． |
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| 摘 要： | 观测矩阵的构造是压缩感知中的核心部分之一,观测矩阵的列独立性,观测矩阵与稀疏基的非相干性,对重构图像的质量有重要影响,基于此提出了一种优化算法。该算法实现对观测矩阵进行QR分解以增大其列独立性,同时对格拉姆矩阵进行优化,使其归一化后的特征值逼近N/M,从而增大观测矩阵与稀疏基的非相干性。仿真结果显示,算法在提高图像重构质量,以及重构结果稳定性上都有较好的结果,尤其是在观测值个数较少的情况下,有比其他算法更明显的优势。
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| 关 键 词： | 压缩感知 稀疏基 观测矩阵 重构算法 QR分解 特征值 列独立性 非相干性 |
An algorithm for measurement matrix based on QR decomposition and eigenvalue optimizatio |
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| ZHENG Xiao,BO Hua,SUN Qiang. An algorithm for measurement matrix based on QR decomposition and eigenvalue optimizatio[J]. CAAL Transactions on Intelligent Systems, 2015, 0(1): 149-155 |
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| Authors: | ZHENG Xiao BO Hua SUN Qiang |
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| Affiliation: | ZHENG Xiao;BO Hua;SUN Qiang;College of Information Engineering,Shanghai Maritime University;Automation and Information Engineering College,Xi’an University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | compressed sensing sparse basis measurement matrix reconstruction algorithm QR decomposition eigenvalue column independence incoherenc |
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