This paper proposes a new fast matching pursuit technique named Partially
Known Least Support Orthogonal Matching Pursuit (PKLS-OMP) which
utilizes partially known support as a prior knowledge to reconstruct sparse
signals from a limited number of its linear projections. The PKLS-OMP
algorithm chooses optimum least part of the support at each iteration without
need to test each candidate independently and incorporates prior signal
information in the recovery process. We also derive sufficient condition for
stable sparse signal recovery with the partially known support. Result shows
that inclusion of prior information weakens the condition on the sensing
matrices and needs fewer samples for successful reconstruction. Numerical
experiments demonstrate that PKLS-OMP performs well compared to existing
algorithms both in terms of reconstruction performance and execution time.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00