【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第11期 255-259页,共5页

【作 者】： 季秀霞 ; 卞晓晓

【摘 要】 在信号重构优化问题的研究中，压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论，通过采集少量的信号值就可以实现稀疏性或可压缩信号的精确重构。为了准确重构信号，利用压缩感知理论与一系列用于信号重构的贪婪算法，提出了一种改进的正交匹配追踪算法，通过设置限性下降的迭代阈值挑选原子，采用简单有效的剔除小系数原子更新支撑集，对信号的稀疏度进行白适应估计，从而实现信号重构。针对一维信号和二维图像做了仿真，比较各类贪婪算法的重构精度和重建构速度方面的差异。仿真结果表明，改进算法可以准确有效重构信号，同时运算量也较低，具有一定的优势。