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1.
针对欠定系统中出现的稀疏信号恢复问题,提出了一种基于最小化近似零伪范数的处理方法,算法首先结合反正切函数构造出代价函数,再融合最速下降法和扩展牛顿迭代法逐步迭代寻优,并给出了算法的收敛性分析,数值仿真实验结果表明,与经典的稀疏信号恢复算法相比,方法有更好的计算速度和恢复精度.  相似文献
2.
陈凤华  李双安 《数学杂志》2016,36(6):1291-1298
本文研究了压缩感知在大规模信号恢复问题中应用的问题.利用修正HS共轭梯度法及光滑化方法,获得了具有较好重构效果的算法.数值实验表明用修正HS共轭梯度法解决大规模信号恢复问题是可行的.  相似文献
3.
陈凤华  李双安 《数学杂志》2015,35(3):727-734
本文采用BFGS校正拟牛顿法研究了大规模信号恢复问题min{‖u1:Au=b},这个问题通常被转化为l1正则化最小二乘问题.利用Nesterov光滑化技术对‖u1进行光滑化处理,原问题被转化为无约束光滑凸规划问题,最后获得了较好的数值实验结果,实验结果表明用BFGS校正拟牛顿法解决大规模信号恢复问题是可行的.  相似文献
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