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输入:
- - - - - -尺寸测量矩阵
,
- - - - - -尺寸测量向量
,弱匹配参数
,估计的因素
,步长。 |
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输出:重构信号
。 |
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初始化:剩余
,初始值的
,迭代计数器
,概况稀疏的下界和概况稀疏的上界
。 |
| 阶段1:预估稀疏。 |
| 第一步:计算剩余的内积的振幅和测量矩阵
,也就是说,
。的
- - - - - -th入口的向量用
,
。 |
| 步骤2:初始化概况稀疏
。 |
| 步骤3:稀疏的标准低估是用来估计稀疏。判断是否满意。如果满意,更新稀疏约束
,
,然后去第4步。否则,
,重复步骤2。 |
| 步骤4:稀疏的标准过高估计稀疏。更新
。判断是否满意。如果满意,更新稀疏
,然后去第二阶段。否则,更新稀疏的上界,重复步骤4直到条件是满意的。 |
| 阶段2:桑普的信号重构算法。 |
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初始化:剩余
,指标集
,原子组
,决赛集
,
表示空集,迭代计数器
,稀疏初始值
。 |
| 第五步:计算
,选择指数对应于最大的绝对值形成一组
。增加索引集
。
的子矩阵指标的设置
。 |
| 第六步:如果的长度小于
,返回
,否则到步骤7。 |
| 第七步:解决最小二乘问题获得一个新的估计:
。 |
| 第八步:选择条目的绝对值包括
,相应的子矩阵
,相应的指数集
,和更新的决赛
。 |
| 步骤9:增量
,计算新的残余
。 |
| 第十步:如果
,然后去13步,否则转到步骤11。 |
| 步骤11:如果
,然后
,第五步,否则转到步骤12。 |
| 步骤12:更新
,然后转到步骤5。 |
| 13步:返回基于非零值在位置
。 |
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