基于压缩感知的大数据处理方法的研究

摘要

现代社会高速发展，每时每刻都会产生庞大的数据，寻求有效的数据处理技术、方法和手段已经成为当今世界的迫切需求。将压缩感知技术的优越性充分应用于数据处理中，不仅能够解决当下棘手的大数据处理问题，还能大大减轻采集、存储、运算环节中硬件设施的压力。本文在结合相关理论和文献的基础上，对压缩感知理论中的正交匹配追踪算法进行改进，利用MATLAB仿真实验作出对比分析。
　　首先对压缩感知相关理论通过MATLAB实验进行验证，分析随机Gauss测量矩阵测量数M与精确重构概率的关系以及测量数M与稀疏度K的关系。其次在匹配追踪（MP)算法和正交匹配追踪（OMP)算法的基础上提出一种改进的OMP算法，将OMP算法中的单个原子变为多个原子放入待选集中。最后对OMP算法及改进的OMP算法从一维正弦波叠加信号及二维图像信号两个维度进行仿真实验，利用主观评价法及客观评价法分别对实验结果作出对比分析。实验结果表明改进的OMP算法与OMP算法相比，各项性能指标均有小幅度提高，重构效果更理想。

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