کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6864804 | 1439552 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new greedy algorithm for sparse recovery
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم جدید حریص برای بازیابی ضعیف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیگنال انعطاف پذیر، سنجش فشرده، مالکیت محدود پردازش سیگنال، الگوریتم حریص،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Compressed sensing (CS) has been one of the great successes of applied mathematics in the last decade. This paper proposes a new method, combining the advantage of the Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) algorithm and the Quasi-Newton Iteration Projection (QNIP) algorithm, for the recovery of sparse signal from underdetermined linear systems. To get the new algorithm, Quasi-Newton Projection Pursuit (QNPP), the least-squares technique in CoSaMP is used to accelerate convergence speed and QNIP is modified slightly. The convergence rate of QNPP is studied, under a certain condition on the restricted isometry constant of the measurement matrix, which is smaller than that of QNIP. The fast version of QNPP is also proposed which uses the Richardson's iteration to reduce computation time. The numerical results show that the proposed algorithms have higher recovery rate and faster convergence speed than existing techniques.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 137-143
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 137-143
نویسندگان
Qian Wang, Gangrong Qu,