摘要
压缩感知理论突破了香农采样定律中对信号采样频率的限制.测量矩阵的构造是压缩感知理论中一个重要的部分.减小传感矩阵的互相干系数,选择性能较好的测量矩阵,能够提高重构质量.设计了EigGrd算法,Gram矩阵是由测量矩阵和稀疏变换矩阵乘积构成,使用特征值分解对Gram矩阵进行初始化,在稀疏变换矩阵固定的情况下,利用梯度下降法迭代优化传感矩阵,使得传感矩阵互不相干系数达到最大,从而优化了测量矩阵.在仿真实验中,将该方法与已知的测量矩阵比较,用优化的测量矩阵在图像重建中有着较高的峰值信噪比.表明了该方法优化的测量矩阵在图像重构精度上有着一定的优势.
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