基于压缩感知理论NSL0算法的改进

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压缩感知理论提供一种全新的信号获取方式;对信号进行稀疏变换,利用少量的观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。其中,信号重构是压缩感知的核心,而在信号重构的各类算法中,最直接、有效的信号重构的方法是在L0范数下求解遥为了解决NSL0(Newton Smooth L0 Norm)算法重构质量较差的问题,在NSL0算法基础上,采用“陡峭性”更大的反余弦函数,结合修正牛顿法和牛顿阻尼法,提出一种更快速、精度更高的信号重建算法,命名为ACNSL0(Arc Cosin Newton Smooth L0 Norm)
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