压缩感知重构算法之子空间追踪(SP)

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压缩感知重构算法之子空间追踪(SP)

SP的提出时间比CoSaMP提出时间稍晚一些,但和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的方法几乎是一样的.SP与CoSaMP主要区别在于“In each iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K vectors.”,即SP每次选择K个原子,而CoSaMP则选择2K个原子:这样带来的好处是“This makes the SP algorithm c…

浅谈压缩感知（二十四）：压缩感知重构算法之子空间追踪（SP）

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现一维信号的实验与结果测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较一.SP的算法流程压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

浅谈压缩感知（二十八）：压缩感知重构算法之广义正交匹配追踪(gOMP)

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果一.gOMP的算法流程广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP…

浅谈压缩感知（二十五）：压缩感知重构算法之分段正交匹配追踪（StOMP）

主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果一.StOMP的算法流程分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)…

浅谈压缩感知（二十六）：压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪（SWOMP）

主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较一.SWOMP的算法流程分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求…

压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪（CoSaMP）

压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看…

[转]压缩感知重构算法之分段正交匹配追踪(StOMP)

分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 2.分段正交匹配追踪(S…