![](/images/graphics-bg.png)
The Sparsity Adaptive Reconstruction Algorithm Based on Simulated Annealing for Compressed Sensing
المؤلفون المشاركون
Sun, Guiling
Li, Yangyang
Zhang, Jianping
Lu, Dongxue
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper proposes a novel sparsity adaptive simulated annealing algorithm to solve the issue of sparse recovery.
This algorithm combines the advantage of the sparsity adaptive matching pursuit (SAMP) algorithm and the simulated annealing method in global searching for the recovery of the sparse signal.
First, we calculate the sparsity and the initial support collection as the initial search points of the proposed optimization algorithm by using the idea of SAMP.
Then, we design a two-cycle reconstruction method to find the support sets efficiently and accurately by updating the optimization direction.
Finally, we take advantage of the sparsity adaptive simulated annealing algorithm in global optimization to guide the sparse reconstruction.
The proposed sparsity adaptive greedy pursuit model has a simple geometric structure, it can get the global optimal solution, and it is better than the greedy algorithm in terms of recovery quality.
Our experimental results validate that the proposed algorithm outperforms existing state-of-the-art sparse reconstruction algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Yangyang& Zhang, Jianping& Sun, Guiling& Lu, Dongxue. 2019. The Sparsity Adaptive Reconstruction Algorithm Based on Simulated Annealing for Compressed Sensing. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173792
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Yangyang…[et al.]. The Sparsity Adaptive Reconstruction Algorithm Based on Simulated Annealing for Compressed Sensing. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173792
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Yangyang& Zhang, Jianping& Sun, Guiling& Lu, Dongxue. The Sparsity Adaptive Reconstruction Algorithm Based on Simulated Annealing for Compressed Sensing. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173792
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173792
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)