1、基于正则正交匹配追踪的压缩感知重建算法研究 -论文答辩,答辩人 ：指导老师：专业方向：电子信息工程 -2014.6.5,南通大学电子信息学院2010级本科论文答辩,1.研究背景 2.研究意义 3.研究内容 4.压缩感知 5.ROMP算法 6.课题成果及分析 7.致谢,目录,稀疏变换观测矩阵重构算法,1.研究背景,研究背景传统信息处理体制传统体制面临的挑战压缩感知的提出压缩感知的应用前景,2.研究意义,压缩感知在较低的采样率下进行信息采集，从很少的观测值中就可以恢复信号。CS理论由信号的稀疏变换、观测矩阵的设计和重构算法三部分构成。,重构算法是压缩感知的关键部分，在信号重构速度和质量、验证采样过
2、程准确性、压缩感知实际应用等方面都有重要作用。,3.研究内容,研究针对的方面,贪婪算法ROMP算法,论文研究内容,重点研究压缩感知算法中的贪婪算法，特别是ROMP算法，在有噪和无噪以及在不同测量值个数情况下，对ROMP算法进行了仿真实验，最后分析了仿真实验结果。,4.压缩感知,4.压缩感知,稀疏变换,发掘信号的特征，并把这些特征稀疏表示出来。 如，傅里叶变换、小波变换，冗余字典等。,观测矩阵,对稀疏信号进行结构化表示，把高维空间信号投影为低维信号。分为：确定性观测矩阵和随机性观测矩阵。,4.压缩感知,重构算法,从少量的观测值高概率的恢复出原信号。主要分为四大类：贪婪算法，组合算法、统计优化方法
3、和凸优化算法。,5.ROMP算法,贪婪算法：通过不断地迭代，在每次迭代过程中均选择与原信号最匹配的原子，经过多次迭代，来逼近原信号。 MP算法：每次迭代选择与信号残差最匹配的一个原子，进行稀疏逼近，直到残差很小时结束。OMP算法：对残差进行施密特正交化处理，随着迭代次数的增加，残差指数衰减，达到K时停止。,5.ROMP算法,算法思想 该算法是在OMP算法原子选择准则的基础上提出选择K个匹配度最大的原子，然后对选择出来的K个原子进行正则化，也就是从K个原子中选择携带信息比较集中接近一个均值的原子，而舍弃其他携带信息较小的原子，最后将其并入最终的支撑集，这样就实现了原子的有效、快速选择。,5.ROMP算法,6.仿真结果：确知无噪信号,6.仿真结果：随机无噪信号,6.仿真结果：确知有噪信号,结果分析,OMP算法的重构误差值大ROMP算法的；ROMP算法重构误差随测量次数的增加而减小；ROMP算法重构误差随稀疏度的增加而减小；ROMP算法重构误差随信噪比的增大而减小。,大学本科的学习生活即将结束。在此，我要感谢所有曾经教导过我的老师和关心过我的同学，他们在我成长过程中给予了我很大的帮助。本文能够顺利完成，要特别感谢我的导师*教授，也感谢*学长以及其他老师和同学对我的无私帮助。 最后请各位老师批评指正！,7.致谢,谢谢！,
