有人在学压缩感知吗?谁知道怎么用0范数或者L1范数最小化重构原始信号?或者给我文献也行

有人在学压缩感知吗?谁知道怎么用0范数或者L1范数最小化重构原始信号?或者给我文献也行,第1张

用0范数或1范数解决cs重构归属一个数学问题,犹如给定你一个公式,利用这个公式或者说原理去做出很多的算法,cs重构本归属与对0范数的求解问题上的。

但0范数属于数学上一个NP_hard问题,是无法解决的,所以不能直接用求0范数的理论去做算法,从而提出一系列基于求0范数最小的贪婪类算法。如MP,OMP等算法。,这类算法中,最为基础的算是MP算法了。贪婪算法的速度较快,但是重构效果相对较差,需要的测量数也较多,不能高效地压缩信号,并且对测量矩阵的要求更高。但总的来说,应用范围广。

数学家同时发现,求解L1范数也可以逼近与0范数的效果,即把NP_hard问题转化为线性规划问题。所以现在有很多用求L1范数原理而创造了各类算法,最典型的是BP(基追踪)算法和梯度投影稀疏重构算法。这种算法重构效果很好,但是运算量大,复杂,应用于实际上可能不大。至少得改进其算法。

还有一大类算法,我不关注,不说了。

具体那些算法怎么实现,自己去网上下程序仿真一下吧。。。。


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