浅谈压缩感知(三十):压缩感知重构算法之L1最小二乘

主要内容:

  1. l1_ls的算法流程
  2. l1_ls的MATLAB实现
  3. 一维信号的实验与结果

前言

前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法。

约束的凸优化问题:

去约束的凸优化问题:

在压缩感知中,J函数和H函数的选择:

那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x。

一、l1_ls的算法

l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncated-Newton framework中,利用Hessian的结构信息来预测共轭梯度preconditioned conjugate gradient (PCG),通过PCG来计算搜索方向,这样可以大大降低计算量。

具体参考:http://www.stanford.edu/~boyd/papers/l1_ls.html

二、l1_ls的MATLAB实现(l1_ls.m)

可以通过上面的链接将相关代码下载下来,这里就不贴出来。

三、一维信号的实验与结果

1、simple_example.m

2、operator_example.m

posted @ 2016-02-16 10:59  AndyJee  阅读(6580)  评论(2编辑  收藏  举报