发明专利已授权

一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法

📄 申请号：CN201810553080.1 📄 发布日：2026/07/01

著录项目信息

申请日

2018-05-31

公开号

CN108832934A

公开日

2018-11-16

申请人

安徽大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H03M7_30

IPC 分类号

H03M7_30

技术画像

所属领域

优化算法压缩感知稀疏信号处理图像重建算法优化算法

应用场景

图像重建, 雷达成像, 医学成像, 信号压缩, 信道估计

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摘要

本发明公开了一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法，包括获取行测量矩阵、列测量矩阵、测量值、稀疏基和信号稀疏度；对两个测量矩阵执行SVD分解，更新测量矩阵和测量值，并初始化残差和索引集合以及优化后的传感矩阵，找到索引，计算信号的新近似；再进行更新残差，不断迭代，最后输出信号的估计值和索引集合。本发明实现了前端信息采集中的测量矩阵和后端重建中的重建矩阵的分离，适用于一般的可分离线性系统。对两个测量矩阵进行SVD分解，得到优化后的两个重建矩阵，有效地消除测量值之间的相关性，显著提高重建信噪比及算法的鲁棒性。并且由于在测量矩阵的设计中使用了可分离算子，可用于大尺度图像的重建过程。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：53 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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