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[IEEE 2019年第五届信号处理、计算与控制国际会议（ISPCC）- 印度索兰（2019.10.10-2019.10.12）] 2019年第五届信号处理、计算与控制国际会议（ISPCC）- 实现光伏系统最大功率的MPPT技术技术综述与回顾

DOI：10.1109/ispcc48220.2019.8988382 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： lp（0 < p < 1）正则化在压缩感知领域备受关注，因其能获得比著名l1正则化更稀疏的解。我们近期为任意0 < p < 1的lp正则化推导出近似通用解析阈值表示法，该表示法对l1正则化的软阈值滤波和l0正则化的硬阈值滤波具有精确性。由于lp正则化是非凸问题，迭代算法只能收敛至局部最优而非全局最优。本文基于通用解析阈值表示法，提出一种具有更优收敛特性的阈值形式交替迭代算法用于CT重建。该算法交替最小化一个l1和一个lp（0 < p < 1）正则化的目标函数——lp正则化有助于寻找更稀疏解，而l1正则化能确保解不偏离全局最优。通过数值模拟和仿体实验评估该算法，结果表明：相比单一p值的lp（0 < p < 1）正则化，所提交替迭代算法能以更少数据测量实现精确重建，且对投影噪声更具鲁棒性。
作者： Chuang Miao，Hengyong Yu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于通用解析阈值表示的、采用阈值形式的交替迭代算法用于CT重建，旨在获得更好的收敛特性，相比使用单一p值的lp（0 < p < 1）正则化方法，该算法能减少更多数据测量量以实现精确重建，并对投影噪声具有更强的鲁棒性。

研究成果

所提出的交替迭代算法在稀疏性增强和抗噪性方面优于单一lp正则化方法。该算法在无噪声条件下能以更少视角实现精确重建，并对含噪声投影表现出更优的收敛特性。交替迭代次数(N1, Np)的选择会显著影响算法性能。

研究不足

lp正则化是非凸的，会导致收敛到局部最优解而非全局最优解。该算法的性能对正则化参数的选择以及交替迭代次数（N1，Np）较为敏感。

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