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摘 要：為提高壓縮感知重構(gòu)精度，該文提出一種分段弱閾值修正共軛梯度追蹤算法。該算法修正了方向追蹤算法
的方向，明確給出了搜尋原子下標(biāo)的停止迭代準(zhǔn)則，利用搜尋所得下標(biāo)集通過最小二乘法得到稀疏信號(hào)的估計(jì)值。
仿真結(jié)果表明在同等稀疏的條件下實(shí)現(xiàn)精確重構(gòu)，該算法與匹配追蹤(MP)算法和分段正交匹配追蹤FDR 閾值算
法(StOMP-FDR)相比,所需的觀測值個(gè)數(shù)少20%；在處理2 維圖像信號(hào)時(shí)，其重構(gòu)精度比分段正交匹配追蹤FAR
閾值算法(StOMP-FAR)和貝葉斯算法(BCS)高1%。
關(guān)鍵詞：壓縮感知；方向追蹤；共軛梯度
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