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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向压缩感知场景的低复杂度MAMP信号恢复方法，包括：接收已知观测，建立带噪声系统模型，进行参数初始化；进行MLE和NLE交替迭代：通过系统中系数矩阵、噪声和迭代组合系数构建并计算组合算子；通过组合算子计算权重系数、正交系数和后验分布的方差；使用上述系数执行MLE估计得到线性后验估计信号；根据得到的线性后验估计信号执行NLE估计得到恢复信号；对得到的恢复信号进行检查，继续进行迭代或返回恢复信号。本发明通过避免溢出改进技术避免GD‑MAMP方法的溢出问题，计算资源紧张时利用次优参数，降低了复杂度，针对存储空间紧张时，提出部分记忆技术进一步降低存储复杂度。
主权项：1.一种面向压缩感知场景的低复杂度MAMP信号恢复方法，其特征在于，该方法包括：S1、接收已知观测，建立带噪声系统模型，进行参数初始化；S2、进行MLE和NLE交替迭代：通过系统中系数矩阵、噪声和迭代组合系数构建并计算组合算子；通过组合算子计算权重系数、正交系数和后验分布的方差；使用上述系数执行MLE估计得到线性后验估计信号；根据得到的线性后验估计信号执行NLE估计得到恢复信号；S3、对得到的恢复信号进行检查，若恢复信号未收敛则继续进行MLE和NLE交替迭代，若恢复信号收敛或达到最大迭代次数则结束迭代，返回恢复信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向压缩感知场景的低复杂度MAMP信号恢复方法
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