【摘 要】
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针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法。该算法首先将原子库逐层划分,得到一
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,空军工程大学理学院
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针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法。该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度。实验结果表明,与经典的匹配追踪（matching pursuit,MP）算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1
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