一種改進的梯度投影算法
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標簽:投影算法(1713)
壓縮感知理論作為一種全新的信號采集、編解碼理論,已被廣泛地應(yīng)用于圖像處理、模式識別、自動控制和生物傳感等領(lǐng)域,并展現(xiàn)出強大的力量。為了更快速地求解壓縮感知問題,在稀疏信號重構(gòu)的Barzilai-Borwein (B-B)梯度投影(Barzilai-Borwein Gradient Projection for Sparse Reconstruction,GPSR-BB)算法的基礎(chǔ)上,采用預(yù)測校正的技巧,提出了一種改進的梯度投影算法。該算法首先由常數(shù)步長的梯度投影產(chǎn)生一個預(yù)測點,再根據(jù)預(yù)測點及B-B方法計算步長得到新的迭代點。新算法單步迭代計算同樣簡單,且采用預(yù)測校正技巧可使迭代點更接近問題的解,從而可望減少算法的總的迭代次數(shù)。對隨機生成的測試問題進行數(shù)值實驗,數(shù)值結(jié)果表明新算法的運行時間要少于GPSR-BB算法。
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