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量化压缩感知中最优阈值算法的数据时间权衡
Data-time tradeoffs for optimal k-thresholding algorithms in quantized compressed sensing作者机构：北京科技大学数理学院北京100083 深圳市大数据研究院深圳国际工业与应用数学中心深圳518172
出 版 物：《中国科学:数学》 (Scientia Sinica:Mathematica)
年 卷 期：2025年第55卷第2期
页 面：343-360页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 070105[理学-运筹学与控制论] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金(批准号:12301393,12071307和12471295) 基本科研业务费(批准号:FRF-TP-22-103A1) 河套深港科技创新合作区深圳园区项目(批准号:HZQSWS-KCCYB-2024016)资助项目
主 题：压缩感知 量化压缩感知 稀疏重建问题 松弛最优阈值算法 数据时间权衡
摘 要：松弛最优阈值算法是压缩感知中的一种新的阈值技术,用于从少量带噪线性测量中高效恢复稀疏信号,克服了传统硬阈值算法由于残差函数振荡导致的缺点.本文考虑一种新颖的数据时间权衡分析,以说明在任何固定恢复精度下,松弛最优阈值算法在压缩感知、量化压缩感知还原信号过程中测量数量和迭代次数之间的权衡.理论结果还给出在压缩感知、量化压缩感知中实现信号恢复所需要的有效测量阶数.最后,通过数字实验也展示了松弛最优阈值算法在稀疏重建问题中的数据时间权衡.
