%0 Journal Article
%T 固定时间梯度流在l1-l2范数中的稀疏重构
%A 何兴
%A 胡登洲
%J 应用数学和力学
%D 2019
%R 10.21656/1000-0887.400202
%X 摘要 压缩感知（compressed sensing，CS）是一种全新的信号采样技术，对于稀疏信号，它能够以远小于传统的Nyquist采样定理的采样点来重构信号。在压缩感知中， 采用动态连续系统，对l1-l2范数的稀疏信号重构问题进行了研究。提出了一种基于固定时间梯度流的稀疏信号重构算法，证明了该算法在Lyapunov意义上的稳定性并且收敛于问题的最优解。最后通过与现有的投影神经网络算法的对比，体现了该算法的可行性以及在收敛速度上的优势
%K 压缩感知
%K l1-l2范数
%K 固定时间梯度流
%K 稀疏信号重构
%U http://www.applmathmech.cn/CN/abstract/abstract5480.shtml