【摘 要】
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本文首先介绍了一个求解大规模l1-正则化最小二乘问题的内点方法.因为求解l1-正则化最小二乘问题得到的解是稀疏的,所以该方法可用于解决压缩感知中稀疏信号的重构问题.为了
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本文首先介绍了一个求解大规模l1-正则化最小二乘问题的内点方法.因为求解l1-正则化最小二乘问题得到的解是稀疏的,所以该方法可用于解决压缩感知中稀疏信号的重构问题.为了提高信号重构的质量,本文的算法通过设置一系列逐渐变化的正则化参数的值,将上述方法嵌入到一个连续的过程中,并采用热启动技术提高算法的收敛速率.数值实验表明,伴随着对正则化参数的不断调整,会得到较好的重构效果,而且在时间上比单纯用上述原内点方法独立地调整正则化参数来重构信号快.在实验中也观察到影响信号重构质量的正则化参数的一个近似的下界和较好地重构一些特定压缩比例的稀疏信号要求信号稀疏度满足的条件.
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