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[導(dǎo)讀]淺談壓縮感知(三十一):壓縮感知重構(gòu)算法之定點(diǎn)連續(xù)法FPC主要內(nèi)容:FPC的算法流程FPC的MATLAB實(shí)現(xiàn)一維信號(hào)的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果基于凸優(yōu)化的重構(gòu)算法基于凸優(yōu)化的壓縮感知重構(gòu)算法。約束的凸優(yōu)化問題:去約

淺談壓縮感知(三十一):壓縮感知重構(gòu)算法之定點(diǎn)連續(xù)法FPC

主要內(nèi)容:

FPC的算法流程FPC的MATLAB實(shí)現(xiàn)一維信號(hào)的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果基于凸優(yōu)化的重構(gòu)算法

基于凸優(yōu)化的壓縮感知重構(gòu)算法。

約束的凸優(yōu)化問題:

去約束的凸優(yōu)化問題:

在壓縮感知中,J函數(shù)和H函數(shù)的選擇:

?

一、FPC的算法

FPC,全稱Fixed-Point Continuation,這里翻譯為定點(diǎn)連續(xù)。

數(shù)學(xué)模型:

算法:

該算法在迭代過程中利用了收縮公式shrinkage(也稱為軟閾值soft thresholding),算法簡(jiǎn)單、優(yōu)美。

迭代過程:

(梯度)

合并一下,就得到了整個(gè)迭代過程的公式:

之所以稱為連續(xù)continuation,是因?yàn)閡的選擇,我們需要一種連續(xù)的路徑追蹤策略,即對(duì)于參數(shù)u,選擇一個(gè)合適的連續(xù)上升的序列來引導(dǎo)整個(gè)迭代過程走向收斂。

算法流程:

具體參考:http://www.caam.rice.edu/~optimization/L1/fpc/

二、FPC的MATLAB實(shí)現(xiàn)(fpc.m)

可以通過上面的鏈接將相關(guān)代碼下載下來,這里就不貼出來。

三、一維信號(hào)的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果(basic_run.m)

1、重構(gòu)前后信號(hào)值Xs與X對(duì)比:

迭代誤差收斂曲線:

FPC與以下三種算法的比較:

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