一种SENSE模型下信号重建的类-Dykstra近点有效算法

本文研究了SENSE模型下从部分傅里叶数据中信号的重建问题.利用类Dykstra近点方法和Bregman迭代方法,我们获得了一种SENSE模型下信号重建的加速类-Dykstra近点有效算法,并证明了该算法的收敛性.实验仿真显示,该方法比经典的分裂Bregman方法有效.     

三奇次散乱点多项式自然样条插值

为解决较为复杂的三变量散乱数据插值问题,提出了一种三元多项式自然样条插值方法.在使得对一种带自然边界条件的目标泛函极小的情况下,用Hilbert空间样条函数方法,构造出了插值问题的解,并可表为一个分块三元三奇次多项式.其表示形式简单,且系数可由系数矩阵对称的线性代数方程组确定.