MATLAB中的压缩重构感知与L1范数稀疏优化综合方法探究与实践,基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题的研究：L1范数最小化问题求解及多种稀疏重构方法的实现,基于matlab针对压缩重构感知中
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MATLAB中的压缩重构感知与L1范数稀疏优化综合方法探究与实践,基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题的研究：L1范数最小化问题求解及多种稀疏重构方法的实现,基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构，分别有，（1）基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls，（2）软阈值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代阈值收缩算法（FISTA），（4）平滑L0范数的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追踪算法（OMP），（6）压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪(CoSaMP)。程序已跑通，,基于Matlab;压缩重构感知;稀疏优化;L1范数最小化;信号构造;离散余弦变换;稀疏度;L1正则最小二乘算法(L1_Ls);软阈值迭代算法(ISTA);迭代阈值收缩算法(FISTA);平滑L0范数重建算法(SL0算法);正交匹配追踪算法(OMP);压缩采样匹配追踪算法(CoSaMP);程序跑通。,Matlab中L1范数最小化及多种稀疏重构方法实现用户评论 (0)
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