22670.lasso算法在壓縮感知中的應用

1、浙江大學碩士學位論文摘要摘要壓縮感知是近來國際上熱門的介于數(shù)學與信息學的一個新的研究領域，并在雷達探測，醫(yī)學成像，圖像處理等方面有了廣泛的應用。人們經(jīng)常需要對信號進行觀測，以期通過觀測信息對原始信號進行重建。壓縮感知的主要任務為：對于盡量小的m，設計mx，觀測矩陣①，以及通過慨快速恢復X的算法。隨著理論研究的深入，人們提出了壓縮感知的理論模型：在一定的條件下，我們可以通過解決一個，，范數(shù)最小問題以較高概率近似精確的恢復原始信號。本文主要

2、介紹了壓縮感知的基本概念以及恢復算法的理論框架，然后給出了BP算法，Lasso算法，在緊框架下的ALASS0算法和SALASSO算法以及這些算法的性質(zhì)和特點。在研究Lasso算法的基礎上，我們利用LARS算法求解Lasso算法，并用R語言進行編程給出了LARS—Lasso數(shù)據(jù)實現(xiàn)以及實現(xiàn)結果。關鍵詞：壓縮感知，稀疏信號，Lasso算法，LARS算法，緊框架浙江大學碩士學位論文目錄目錄摘要IAbstractII目錄III第1章緒論111引

3、言112稀疏信號恢復算法研究213本文工作及內(nèi)容安排3第2章壓縮感知及信號恢復中的相關概念421相關概念422BasisPursuit算法的基本理論思想523基于冗余字典的信號超完備表示與稀疏分解624BasisPursuit算法725BasisPursuitDeNoising算法8第3章Lasso算法1031Lasso算法的背景介紹1032Lasso算法1033LARS算法1234LARSLasso算法1635LARSLasso算法實