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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于二值最小二乘法的二值稀疏信号恢复方法及系统，该方法步骤包括：基于BLS算法进行二值稀疏信号恢复，输入噪声观测向量和感知矩阵；初始化数据，包括初始化迭代次数、估计支集、估计稀疏信号、残差向量和预计算常数；设置迭代停止条件，在BLS算法每次迭代中，找到感知矩阵中与上一迭代得到的残差向量最相关的一列，记为索引sk，通过减去感知矩阵对应索引为sk的列向量更新残差向量，直到迭代停止，输出估计稀疏信号；本发明提高了稀疏信号恢复效率，并设置了恢复稀疏信号的充分条件，解决了稀疏信号恢复质量不高的问题，提高了稀疏信号的恢复性能。
主权项：1.一种基于二值最小二乘法的二值稀疏信号恢复方法，其特征在于，包括下述步骤：输入已知的噪声观测向量和感知矩阵；数据初始化，包括初始化迭代次数k、估计支集Γ0、估计稀疏信号残差向量r0和预计算常数ci；设置迭代停止条件，在BLS算法每次迭代中，通过argmax函数从中得到感知矩阵A中与上次迭代中得到的残差向量rk-1最相关的一列的列向量即将该列在感知矩阵A中的位置记作索引sk，作为本次迭代时需要对估计支集和估计稀疏信号更新的位置，索引sk的具体计算公式为： 其中，表示内积；通过减去感知矩阵A对应索引为sk的列向量更新残差向量，重复迭代直至满足迭代停止条件，迭代停止；输出估计稀疏信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 一种基于二值最小二乘法的二值稀疏信号恢复方法及系统
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