【摘 要】
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随着新兴压缩传感(Compressive Sensing,CS)理论的出现,使用L1范数最小化(L1-min)算法进行信号处理和优化成为近几年的热门课题,由于传统的求解方法对于大规模数据的处理效率
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,91388部队92分队,南昌大学科学技术学院
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随着新兴压缩传感(Compressive Sensing,CS)理论的出现,使用L1范数最小化(L1-min)算法进行信号处理和优化成为近几年的热门课题,由于传统的求解方法对于大规模数据的处理效率很低,例如内点法,越来越多的快速L1-min算法被提出,这些算法在速度和处理效果上都各有优势,该文首先介绍了L1-min算法以及影响算法效率的主要因素,然后通过实验数据对五种快速L1-min算法在处理大规模数据时的性能进行分析和客观评价。
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