研究目的
通过引入基于核非二阶统计量（KNS-OMP）的方法来提高正交匹配追踪（OMP）算法对异常值的鲁棒性，从而增强从压缩测量中恢复稀疏信号的能力。
研究成果
所提出的KNS-OMP算法通过利用核空间中的非二阶统计量，在稀疏信号恢复中展现出卓越性能，尤其在存在异常值和非高斯噪声的情况下。在合成数据与真实数据实验中，其表现均优于现有方法。
研究不足
该研究主要关注稀疏信号恢复中对异常值和噪声的鲁棒性。未探讨极高维数据或不同类型字典下的性能表现。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 基于核非二阶最小化的匹配追踪算法
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 基于核非二阶最小化的匹配追踪算法
DOI：10.1109/ICIP.2018.8451746
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
正交匹配追踪（OMP）是从压缩测量中恢复稀疏信号的重要稀疏逼近算法。然而大多数MP算法基于均方误差（MSE）来最小化恢复误差，当存在异常值时这种方法的性能并非最优。本文提出一种基于核非二阶统计量（KNS-OMP）的新型鲁棒OMP算法，该算法不仅利用了相关熵的抗异常值能力，还将基于二阶统计量的相关熵进一步扩展为非二阶相似性度量以提升鲁棒性。相比二阶统计框架，所得方法在抑制异常值影响方面具有更高精度。合成数据与真实数据的实验结果表明，所提方法较现有方法取得了更优性能。
作者：
Miaohua Zhang，Yongsheng Gao，Changming Sun，Michael Blumenstein
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