一种基于二分法的改进稀疏度自适应匹配追踪算法

摘要

本发明公开了一种基于二分法的改进稀疏度自适应匹配追踪算法，属于压缩感知信号处理领域。本发明主要解决的是传统的稀疏度自适应匹配追踪算法采用线性加法增加迭代次数逼近真实稀疏值，导致重构时间过长和稀疏度失配的问题。本发明提出了基于迭代过程中产生的残差值在迭代次数域上有极小值的特点，比较迭代过程中本轮产生的残差值和上一轮迭代过程中的残差值的大小，通过二分法选取较小残差值对应的迭代值作为一个端点和靠近此残差值对应的迭代值作另一个端点，以这两点的中点作为新一轮稀疏度迭代值。本发明相较于传统的稀疏度自适应匹配追踪算法，在保证重构高维度信号的精度同时，能极快地重构出压缩的信号。