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PROJECTED GRADIENT DESCENT BASED ON SOFT THRESHOLDING IN MATRIX COMPLETION 认领 引用 被引量：1
1
作者 Zhao Yujuan Zheng Baoyu Chen Shouning 《Journal of Electronics(China)》 2013年第6期517-524,共8页
Matrix completion is the extension of compressed sensing.In compressed sensing,we solve the underdetermined equations using sparsity prior of the unknown signals.However,in matrix completion,we solve the underdetermin... Matrix completion is the extension of compressed sensing.In compressed sensing,we solve the underdetermined equations using sparsity prior of the unknown signals.However,in matrix completion,we solve the underdetermined equations based on sparsity prior in singular values set of the unknown matrix,which also calls low-rank prior of the unknown matrix.This paper firstly introduces basic concept of matrix completion,analyses the matrix suitably used in matrix completion,and shows that such matrix should satisfy two conditions:low rank and incoherence property.Then the paper provides three reconstruction algorithms commonly used in matrix completion:singular value thresholding algorithm,singular value projection,and atomic decomposition for minimum rank approximation,puts forward their shortcoming to know the rank of original matrix.The Projected Gradient Descent based on Soft Thresholding(STPGD),proposed in this paper predicts the rank of unknown matrix using soft thresholding,and iteratives based on projected gradient descent,thus it could estimate the rank of unknown matrix exactly with low computational complexity,this is verified by numerical experiments.We also analyze the convergence and computational complexity of the STPGD algorithm,point out this algorithm is guaranteed to converge,and analyse the number of iterations needed to reach reconstruction error.Compared the computational complexity of the STPGD algorithm to other algorithms,we draw the conclusion that the STPGD algorithm not only reduces the computational complexity,but also improves the precision of the reconstruction solution. 展开更多
关键词 Matrix Completion （MC） Compressed Sensing （CS） Iterative thresholding algorithm Projected Gradient Descent based on Soft Thresholding （STPGD）
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一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积 认领 引用 被引量：4
2
作者 潘树林 闫柯 +2 位作者 杨海飞 蒋从元 秦子雨 《石油物探》 CSCD 北大核心 2019年第4期533-540,共8页
稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中... 稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中反向传播(BPTT)的思想,研究形成了一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积方法.该算法首先使用常规手段从实际地震数据中提取地震子波,构建反褶积的子波字典;然后将构建的地震子波字典作为已知的初始条件,结合ISTA求取的反射系数;再根据BPTT算法思想,将求取的反射系数与子波褶积并与实际数据进行比较,反向修改地震子波;最终,经过多次迭代修改获得合理的地震子波字典,并利用该地震子波字典求解实际地震数据的反射系数序列.为验证算法的有效性,采用不同信噪比的理论地震记录,给定存在较大误差的初始子波,进行了反褶积计算.采用传统的ISTA和类RNN的改进ISTA进行对比处理,结果表明,改进ISTA具有较好的抗噪能力和子波自适应能力,可使实测地震资料的有效频带拓展约1.5倍,能够较好地适应实际地震资料的反褶积处理. 展开更多
关键词 稀疏脉冲反褶积 分辨率 ISTA 地震子波 信噪比 循环神经网络 反向传播
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基于ISTA的混合激励EMT金属探伤系统研究 认领 引用 被引量：1
3
作者 孙春光 何敏 +1 位作者 曾星星 冯肖维 《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第12期1393-1399,共7页
针对EMT金属结构探伤中传统传感器结构和算法的图像重建质量不佳问题,对EMT探伤系统的激励方式和图像重建算法进行了研究。通过分析EMT采集数据的原理,设计了混合激励的6线圈传感器,比较了混合激励与单独激励的检测数据量;根据EMT技术... 针对EMT金属结构探伤中传统传感器结构和算法的图像重建质量不佳问题,对EMT探伤系统的激励方式和图像重建算法进行了研究。通过分析EMT采集数据的原理,设计了混合激励的6线圈传感器,比较了混合激励与单独激励的检测数据量;根据EMT技术的数学模型,得到了感应电压与电导率分布之间的关系,构造了混合激励下的灵敏度矩阵;分析了常规EMT图像重建算法的不足,根据金属缺陷的非平滑特征,引入了基于小波变换的迭代软阈值算法;以ANSYS Maxwell软件为仿真平台,采用单独激励和混合激励对不同形状缺陷进行了实验,并使用不同算法获得了重建图像;设计了一套基于迭代软阈值算法的混合激励EMT探伤系统,使用了两种激励方式采集不同缺陷的数据,对比了Tikhonov正则化算法,改进了Landweber迭代算法和迭代软阈值算的图像重建效果。研究结果表明:混合激励的成像效果优于单独激励;在混合激励下,ISTA的图像重建质量要好于其他两种算法。 展开更多
关键词 电磁层析成像 Landweber迭代算法 Tikhonov正则化算法 迭代软阈值算法 金属探伤
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基于杂波稀疏特征提取的外源雷达目标探测 认领 引用
4
作者 赵志欣 陈方越 +2 位作者 曹玉龙 李周章 万跃辉 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第11期1130-1140,共11页
针对正交频分复用(OFDM)外源雷达中目标回波比杂波强度弱,导致其特征被掩盖的问题,提出了先用深度网络估计出距离-多普勒(RD)域杂波的稀疏特征,再与原始RD数据相减,最终提取弱目标信息的目标探测方案。首先提出了一种新的RD域数据稀疏模... 针对正交频分复用(OFDM)外源雷达中目标回波比杂波强度弱,导致其特征被掩盖的问题,提出了先用深度网络估计出距离-多普勒(RD)域杂波的稀疏特征,再与原始RD数据相减,最终提取弱目标信息的目标探测方案。首先提出了一种新的RD域数据稀疏模型,使重建网络直接输出稀疏分量系数并满足被重构对象与真实值相似,使算法在保证重建精确度的同时无需构建与时变发射波形完全匹配的字典矩阵;之后建立了基于迭代收缩阈值算法(ISTA)的物理可解释稀疏模型求解深度展开网络LR-ISTA-Net,该网络可实现字典矩阵、步长、阈值等参数的自动学习且参数量只有原始可学习ISTA深度展开网络(LISTA)参数量的7%,并提出一种新的阈值函数Lsoft,使LR-ISTA-Net能够更好地学习杂波数据中的稀疏特征。仿真和实测数据验证了LR-ISTA-Net提取外源雷达目标信息的有效性和优越性。 展开更多
关键词 正交频分复用波形外源雷达 目标检测 稀疏模型 迭代收缩阈值算法 杂波特征提取
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基于阈值迭代法和加速线性Bregman联合的多震源地震数据同时分离和重建 认领 引用
5
作者 莫子奋 邱达星 +3 位作者 张华 张春雷 何承峻 杨熙熙 《物探与化探》 CAS 2025年第3期653-660,共8页
多震源技术极大地提高了地震数据的采集效率,但采集到的数据存在严重的混叠和缺失现象,需要在分离的过程中有效地对缺失道进行重建。由于单一的分离和重建算法在精度和速度上不能同时提高。为此,本文提出将阈值迭代法和加速线性Bregman... 多震源技术极大地提高了地震数据的采集效率,但采集到的数据存在严重的混叠和缺失现象,需要在分离的过程中有效地对缺失道进行重建。由于单一的分离和重建算法在精度和速度上不能同时提高。为此,本文提出将阈值迭代法和加速线性Bregman方法进行联合,充分利用阈值迭代法后期处理精度高和加速线性Bregman方法前期收敛速度快的优势,用于多震源数据的同时分离和重建。在此过程中,选择曲波变换为稀疏基,引入硬阈值函数、指数阈值因子和加速因子,并提出新型指数加权因子,最终分离和重建出单震源数据,并且与单独的阈值迭代法和加速线性Bregman方法进行对比分析。此外,本文还对该联合方法的抗噪性和去噪能力进行了研究。理论模拟和实际应用表明,在分离和重建出完整的单震源信号方面,联合方法具有更高的精度和更快的计算效率。 展开更多
关键词 多震源 地震数据分离 重建 阈值迭代法 加速线性Bregman算法
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一种基于深度学习的异常数据清洗算法 认领 引用 被引量：35
6
作者 匡俊搴 赵畅 +2 位作者 杨柳 王海峰 钱骅 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期507-513,共7页
在物联网(IoT)中采用合适的异常数据清洗算法能极大地提升数据质量。许多研究人员采用统计学方法或分类聚类等方法对时-空相关数据进行清洗。但这些方法需要额外的先验知识,会给汇聚节点带来额外的计算开销。该文根据低秩-稀疏矩阵分解... 在物联网(IoT)中采用合适的异常数据清洗算法能极大地提升数据质量。许多研究人员采用统计学方法或分类聚类等方法对时-空相关数据进行清洗。但这些方法需要额外的先验知识,会给汇聚节点带来额外的计算开销。该文根据低秩-稀疏矩阵分解模型,提出一种基于深度神经网络的快速异常数据清洗算法,来解决物联网中时-空相关数据的清洗问题。结合感知数据的时-空相关性和异常值的稀疏性,将异常数据清洗问题转换为优化问题,并采用迭代阈值收缩算法(ISTA)求解该优化问题,再将ISTA算法展开成一个固定长度的深度神经网络。实际数据集的实验结果表明,该方法能够自动更新阈值,比传统的ISTA算法收敛速度更快,精度更高。 展开更多
关键词 物联网 异常数据清洗 迭代阈值收缩算法 展开 深度神经网络
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应用加权迭代软阈值算法的高分辨率Radon变换 认领 引用 被引量：17
7
作者 薛亚茹 郭蒙军 +2 位作者 冯璐瑜 马继涛 陈小宏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期736-744,757,I0009,共9页
Radon变换的分辨率是其进行地震数据处理的关键因素。基于Bayes反演理论的迭代加权方法改善了Radon变换的分辨率,但其收敛速度较慢;由于Radon变换空间的强相关性,常用的迭代软阈值方法(ISTA)应用于Radon变换反演时的收敛速度也较慢,且... Radon变换的分辨率是其进行地震数据处理的关键因素。基于Bayes反演理论的迭代加权方法改善了Radon变换的分辨率,但其收敛速度较慢;由于Radon变换空间的强相关性,常用的迭代软阈值方法(ISTA)应用于Radon变换反演时的收敛速度也较慢,且分辨率较低。为此,将迭代加权最小二乘法嵌入ISTA中,形成了加权ISTA算法。该方法引入高分辨Radon变换中加权矩阵的思想,利用Radon参数的先验信息约束反演误差函数,克服了ISTA收敛速度慢、分辨率低的缺点。合成记录和实际地震资料处理结果表明,该方法提高了Radon变换分辨率,在多次波分离、噪声压制中效果显著。 展开更多
关键词 Radon变换 高分辨率 迭代加权最小二乘法 迭代软阈值法
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基于加速Bregman方法和阈值迭代法的联合地震数据重建 认领 引用 被引量：10
8
作者 庞洋 张华 +3 位作者 郝亚炬 彭清 梁爽 韩紫璇 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1035-1045,I0002,共11页
地震数据缺失道重建是数据处理的重要环节,但现今大部分重建算法收敛速度慢,计算成本高,难以满足海量数据处理的要求。为此,提出一种将加速线性Bregman方法(ALBM)与阈值迭代法(ISTA)进行联合的快速重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变... 地震数据缺失道重建是数据处理的重要环节,但现今大部分重建算法收敛速度慢,计算成本高,难以满足海量数据处理的要求。为此,提出一种将加速线性Bregman方法(ALBM)与阈值迭代法(ISTA)进行联合的快速重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。ALBM能从未阈值化的曲波系数得到更多的有效信号,因此在迭代初期收敛速度快;后期因未阈值化的曲波系数带入更多噪声,会降低重建精度。ISTA则一直需要将曲波系数进行阈值化,迭代初期滤除了大部分有效系数,故收敛速度慢;但后期能恢复微弱有效信号,故重建精度较高。为了充分发挥两种算法的优势,文中给出了1~0范围的线性和指数两种加权参数公式,有效地将ALBM与ISTA两种算法进行线性组合,保证在迭代初期ALBM起主要作用,迭代后期ISTA作用大,从而使该联合算法既迭代速度快,且迭代精度高。联合过程中,采用软阈值公式,引入了指数阈值参数公式。理论模拟结果表明,相对于ALBM、ISTA及传统联合方法,所提加速联合方法的计算速度较快,重建效果明显。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 加速线性Bregman算法 阈值迭代 联合算法
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基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像 认领 引用 被引量：6
9
作者 杜秀丽 刘晋廷 +1 位作者 吕亚娜 邱少明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第6期1060-1068,共9页
针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题,提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数,对小系数的惩罚更大,对大系数产生更小的偏置,以抑制噪声,减少重建误差。为加快算法速度,利用Nes... 针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题,提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数,对小系数的惩罚更大,对大系数产生更小的偏置,以抑制噪声,减少重建误差。为加快算法速度,利用Nesterov梯度加速技术,设计了快速迭代p阈值投影算法,用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下,将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明,快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响,给出了适合的p值选择方法,以获得较好的收敛速度、减小重构误差。 展开更多
关键词 磁共振图像 迭代软阈值投影算法 紧标架 软阈值 p阈值
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引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法 认领 引用 被引量：2
10
作者 罗美露 余磊 张海剑 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第4期640-649,共10页
迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm, LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Algorithm, ISTA)展开为递归前馈神经网络优化稀疏恢复的求解。针对LISTA单次迭代只依赖于前一迭代点限制算... 迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm, LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Algorithm, ISTA)展开为递归前馈神经网络优化稀疏恢复的求解。针对LISTA单次迭代只依赖于前一迭代点限制算法收敛速率的问题,本文提出了一种引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm with Multi-state Memory Mechanism, LISTA-MM)。该算法基于一阶迭代固定步长算法对LISTA进行改进,设置状态连接度数,选择性地组合多个先前迭代点的稀疏信息,确保了迭代过程中信息被正确传递并充分利用,进而加快了算法的收敛速度。实验结果表明,LISTA-MM在保证稀疏恢复精度的同时有效提高了收敛速度。此外,本文将LISTA-MM扩展为卷积形式,并探索其在图像超分辨率中的应用,实验结果表明,基于LISTA-MM的网络在图像质量评价指标和可视化效果上均优于其他网络,重构图像具有与原始图像相近的清晰细节纹理。 展开更多
关键词 迭代软阈值学习算法 稀疏恢复 多状态记忆机制
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压缩感知重构算法的两步深度展开策略研究 认领 引用 被引量：2
11
作者 邵凯 闫力力 王光宇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1117-1126,共10页
针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值... 针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值。TwDU对已有深度展开算法前两步估计值增加了两个训练权重。训练权重优化利用了信号估计值之间的相关特性,可以随着数据的特性自我学习和调整,所提TwDU策略应用于可学习迭代软阈值算法(learned iterative soft thresholding algorithm,LISTA)、可训练迭代软阈值算法(trainable iterative soft thresholding algorithm,TISTA)、可学习近似消息传递算法(learned approximate message passing,LAMP)等已有深度展开算法。通过在一维和二维稀疏信号的仿真验证,TwDU策略在重构精度和收敛速度上都更具有明显优势。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信号 信号重构 深度学习 深度展开 模型驱动 迭代软阈值 近似消息传递算法 图像处理
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基于迭代p阈值算法压缩感知磁共振成像重构 认领 引用 被引量：1
12
作者 杜秀丽 李楷 +1 位作者 刘晋廷 吕亚娜 《计算机仿真》 2024年第2期196-201,共6页
从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,... 从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,所有参数都是端到端学习得到的,既具有很好的理论可解释性,又具有良好的网络泛化能力。对上述算法与其它算法进行对比,仿真结果表明,所提算法提高了磁共振成像的重建精度,特别对于结构复杂的磁共振图像重建效果更好。 展开更多
关键词 迭代阈值算法 压缩感知 磁共振成像
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基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别 认领 引用 被引量：3
13
作者 郭秋滟 《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》 北大核心 2014年第5期592-596,共5页
为了获得更加理想的人脸识别效果,提出一种基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别方法.首先在研究现有的迭代软阈值算法的基础上,将迭代广义迭代收缩算法用于解决lp-数非凸稀疏模型求解问题,然后将该算法用于人脸识别,最后采用仿真实验测试算... 为了获得更加理想的人脸识别效果,提出一种基于迭代收缩算法的稀疏人脸识别方法.首先在研究现有的迭代软阈值算法的基础上,将迭代广义迭代收缩算法用于解决lp-数非凸稀疏模型求解问题,然后将该算法用于人脸识别,最后采用仿真实验测试算法的性能.实验结果表明,该算法的精确度明显优于其他算法. 展开更多
关键词 稀疏编码 非凸稀疏模型 迭代收缩算法 软阈值
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一种深度学习的波束空间信道估计算法 认领 引用
14
作者 郑娟毅 张庆珏 +2 位作者 董嘉豪 郭梦月 杨溥江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期298-305,共8页
在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法... 在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,提出一种改进的基于深度学习的波束空间信道估计算法。从重建过程入手,通过交替建立梯度下降模块(GDM)和近端映射模块(PMM)来构建网络。首先根据SalehValenzuela信道模型进行理论公式推导并生成信道数据;其次构建一个由传统迭代收缩阈值算法(ISTA)的更新步骤所展开的多层网络,并将数据传输到该网络,每层对应于一次类似ISTA的迭代;最后对训练好的模型进行在线测试,恢复出待估计的信道。构建Py Torch环境,将该算法与正交匹配追踪(OMP)算法、近似消息传递(AMP)算法、可学习的近似消息传递(LAMP)算法、高斯混合LAMP(GM-LAMP)算法进行对比,结果表明:在估计精度方面,所提算法相对表现较好的深度学习算法LAMP、GM-LAMP分别提升约3.07和2.61 d B,较传统算法OMP、AMP分别提升约11.12和9.57 d B;在参数量方面,所提算法较LAMP、GM-LAMP分别减少约39%和69%。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出系统 稀疏信道估计 压缩感知 深度学习 迭代收缩阈值算法 无线通信
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基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法 认领 引用
15
作者 伍秋玉 张明新 +1 位作者 刘永俊 郑金龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2398-2404,共7页
迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,... 迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。 展开更多
关键词 微观3D重建 离焦深度恢复 迭代收缩阈值算法 加速算子梯度估计 割线线性搜索
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基于CUDA的阈值迭代算法并行实现 认领 引用 被引量：3
16
作者 耿旻明 蒋成龙 张冰尘 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期676-681,共6页
利用CUDA编程在GPU平台设计并行实现阈值的迭代算法,并应用于稀疏微波成像.仿真实验结果表明,在正确重建信号的前提下,相对于常规的CPU串行计算,采用GPU并行处理能加快运算,提高成像速度.
关键词 稀疏微波成像 阈值迭代算法 计算统一设备架构(CUDA) 并行处理
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一种改进的迭代软阈值算法及其应用 认领 引用 被引量：3
17
作者 张倩 李海洋 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2018年第2期253-260,共8页
为了解决迭代软阈值算法(ISTA)收敛速度较慢,得到的最优解不够稀疏等问题,提出基于梯度算法思想的改进ISTA,即SFISTA.该算法修改了ISTA迭代式中的梯度算子,使得迭代点xn+1的求解同时依赖于前两步的迭代.将SFISTA应用于稀疏信号处理... 为了解决迭代软阈值算法(ISTA)收敛速度较慢,得到的最优解不够稀疏等问题,提出基于梯度算法思想的改进ISTA,即SFISTA.该算法修改了ISTA迭代式中的梯度算子,使得迭代点xn+1的求解同时依赖于前两步的迭代.将SFISTA应用于稀疏信号处理及稀疏主成分分析实验中,结果表明,该算法不仅提高了ISTA的收敛速度,也促进了最优解的稀疏度. 展开更多
关键词 迭代软阈值算法 梯度算子 稀疏信号处理 稀疏主成分
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组基数约束指数跟踪问题的梯度投影算法 认领 引用 被引量：1
18
作者 黄晓鑫 吴景岚 朱文兴 《莆田学院学报》 2020年第5期1-7,共7页
研究带组基数约束的指数跟踪问题:首先,基于梯度投影算法和拉格朗日方法,给出迭代子问题的闭式解;其次,据此闭式解,提出一个迭代组软阈值算法,并证明算法在一定条件下最终会收敛到原问题的L-稳定点;最后,结合线搜索、非单调技巧和启发... 研究带组基数约束的指数跟踪问题:首先,基于梯度投影算法和拉格朗日方法,给出迭代子问题的闭式解;其次,据此闭式解,提出一个迭代组软阈值算法,并证明算法在一定条件下最终会收敛到原问题的L-稳定点;最后,结合线搜索、非单调技巧和启发式方法,进一步给出了一个非单调的迭代组软阈值算法,用于迭代求解原问题。数值实验表明算法是有效的。 展开更多
关键词 指数跟踪 组基数 梯度投影算法 迭代组软阈值算法 拉格朗日方法
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基于调频步进信号的高分辨率分块稀疏成像技术研究 认领 引用 被引量：2
19
作者 陈鹏 吴剑 +2 位作者 张锐 刘兆鹏 程忠健 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2022年第8期69-74,共6页
针对调频步进信号的传统高分辨一维距离成像算法存在非最强散射点幅度损失、耦合时移和波形展宽等问题,提出了一种基于超完备基和分块稀疏的稀疏成像处理模型,并根据该模型在利用分块正交匹配追踪和分块迭代软阈值算法优化求解时的可稀... 针对调频步进信号的传统高分辨一维距离成像算法存在非最强散射点幅度损失、耦合时移和波形展宽等问题,提出了一种基于超完备基和分块稀疏的稀疏成像处理模型,并根据该模型在利用分块正交匹配追踪和分块迭代软阈值算法优化求解时的可稀疏性,实现了调频步进信号的高分辨率分块稀疏成像。仿真结果表明:相对传统成像算法,稀疏成像算法在应对多目标场景和运动目标场景时性能改善明显。 展开更多
关键词 高分辨一维距离像 稀疏成像 分块正交匹配追踪 分块迭代软阈值算法
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基于重加权快速交替方向法的频谱感知 认领 引用
20
作者 田美 刘绪杰 朱翠涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期6-10,共5页
在认知无线电网络中,由于深衰落和低信噪比的影响,单个认知用户的宽带频谱检测性能较差,且算法复杂度较高。针对该问题,提出一种基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。利用目标函数的凸性,通过求导简化辅助变量的更新过程。对目标... 在认知无线电网络中,由于深衰落和低信噪比的影响,单个认知用户的宽带频谱检测性能较差,且算法复杂度较高。针对该问题,提出一种基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。利用目标函数的凸性,通过求导简化辅助变量的更新过程。对目标函数进行线性化处理,增加一个二次项,使待估变量更新时部分项线性化的增广拉格朗日函数成为严格凸函数,并使用迭代软阈值算法进行求解。在目标项中增加大权值抑制信号中的非零元素,获得接近于最小?0范数的解。实验结果表明,该算法能有效提高低信噪比环境下的检测概率和检测速度。 展开更多
关键词 认知无线电 压缩感知 频谱检测 交替方向法 迭代软阈值算法 拉格朗日乘子
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