基于压缩感知信号重建的自适应空间正交匹配追踪算法

传统的奈奎斯特采样定理规定采样频率最少是原信号频率的两倍，才能保证不失真的重构原始信号，而压缩感知理论指出只要信号具有稀疏性或可压缩性，就可以通过采集少量信号来精确重建原始信号。在研究和总结已有匹配算法的基础上，提出了一种新的自适应空j’q正交匹配追踪算法(adaptivespaceorthogonalmatchingpursuit,asomp)用于稀疏信号的重建。该算法在选择原子匹配时采用逆向思路，引入正则化自适应和空间匹配的原则，加快了原子的匹配速度，提高了匹配的准确性，最终实现了原始信号的精确重建。最后与传统mi〕和omi〕算法进行了仿真对比，结果表明该算法的重建质量和算法速度均优于传统m1〕和()mp算法。