基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法 - 李昕艺; 刘三阳; 谢维 (浙江大学学报（理学版）, 2019)
TP399; 压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵.在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵.为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近.实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势.