浅谈压缩感知（二十七）：压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)

标签：

主要内容：

1. SAMP的算法流程
2. SAMP的MATLAB实现
3. 一维信号的实验与结果
4. 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果

一、SAMP的算法流程

前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K，而在实际中这个一般是不知道的，基于此背景，稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出。SAMP不需要知道稀疏度K，在迭代循环中，根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数。

SAMP的算法流程：

二、SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)

?

三、一维信号的实验与结果

?

四、稀疏数K与重构成功概率关系的实验与结果

六、参考文章

http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45675735

浅谈压缩感知（二十七）：压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)

标签：

原文地址：http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5137674.html