針對分段正交匹配追蹤算法的信號重構(gòu)解決方案
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針對分段正交匹配追蹤（ StOMP）算法對信號重構(gòu)效果較差的問題，提出一種回溯正則化分段正交匹配追蹤（ BR-StOMP）算法。首先，該算法采用正則化思想選取能量較大的原子，以減少閾值階段候選集中的原子；然后，利用回溯對原子進(jìn)行檢驗，并對解的支撐集中的原子重新篩選一次，同時刪除對解的貢獻(xiàn)較低的原子，提高算法的重構(gòu)率；最后，對感知矩陣進(jìn)行歸一化處理，使算法更加簡單。仿真結(jié)果表明：BR-StOMP算法與正交匹配追蹤（OMP）算法相比較峰值信噪比提高8% - 10%左右，運行時間減少70% - 80%；與StOMP算法相比較，峰值信噪比提高l9%~35%。BR-StOMP算法能夠精確地恢復(fù)信號，重建效果優(yōu)于OMP算法和StOMP算法。
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