论文部分内容阅读
针对稀疏度未知的信号,提出一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(IACoSaMP)。首先在压缩采样匹配追踪算法(CoSaMP)的基本框架下,以原子相关系数最大值的一半作为一个阈值,对每次迭代中预选阶段选入的原子进行二次筛选;然后结合稀疏性自适应匹配追踪算法(SAMP),分阶段逼近实际支撑集。实验结果表明,在相同条件下,相比较于CoSaMP和SAMP,本文算法具有较优的重构性能。