
CoSaMP算法在CS中的应用
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简介:
本研究探讨了CoSaMP算法在压缩感知(CS)领域内的高效实现及其优化,分析其于信号恢复中的优越性能。
压缩采样匹配追踪(Compressive Sampling MP, CoSaMP)是D. Needell在ROMP之后提出的又一个重要的重构算法。CoSaMP是对正交匹配 Pursuit (OMP) 的一种改进,每次迭代选择多个原子。除了原子的选择标准之外,它与ROMP有一点不同:ROMP中每次迭代已经选择的原子会一直保留下来,而CoSaMP中每次迭代选择的原子在下次迭代时可能会被抛弃。
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