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基于反饋神經網絡的稀疏信號恢復的優化算法

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  針對稀疏信號的重構問題,提出了一種基于反饋神經網絡(RNN)的優化算法。首先,需要對信號進行稀疏表示,將數學模型化為優化問題;接著,基于L范數是非凸且不可微的函數,并且該優化問題是NP難的,因此在測量矩陣A滿足有限等距性質( RJP)的前提下,提出等價優化問題;最后,通過建立相應的Hopfield反饋神經網絡模型來解決等價的優化問題,從而實現稀疏信號的重構。實驗結果表明,在不同觀測次數m下,對比RNN算法和其他三種算法的相對誤差,發現RNN算法相對誤差小,且需要的觀測數也少,能夠高效地重構稀疏信號。

基于反饋神經網絡的稀疏信號恢復的優化算法

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