检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]空军工程大学防空反导学院 [2]中国人民解放军94559部队
出 处:《计算机工程与应用》2013年第22期215-218,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.61003148)
摘 要:稀疏分解算法是信号稀疏分解领域的一个重点问题,关系到稀疏分解在实际中的应用。在分析平滑l0算法的基础上,提出了基于拟牛顿方向的平滑l0算法。该算法在求解l0范数的近似函数最优解时,取代平滑l0算法中的最速上升方法,以拟牛顿方向作为迭代搜索方向。仿真结果表明,利用基于拟牛顿方向的平滑l0算法对信号进行稀疏分解,得到的稀疏分解系数精确度更高,与真实系数之间的误差更小,信噪比更大,抗噪声能力更强。The sparse decomposition algorithm is an important problem in the signal sparse decomposition, and is related to the factual application. The smoothed l_0norm approximation algorithm based on the Quasi-Newton direction is proposed, and on the algorithm the Quasi-Newton direction is used instead of the steepest ascent direction when maximizing the approximation function of l_0 norm. The experimental results show that the proposed algorithm is efficient to the signal sparse decomposition and has the better ability to anti-noise-jamming, the decomposition coefficient is more accurate and the signal-to-noise is bigger with the algorithm.
关 键 词:平滑l0算法 拟牛顿方向 最速上升方向 稀疏分解
分 类 号:TN957.51[电子电信—信号与信息处理]
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