论文研究 基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法.pdf
针对稀疏信号的准确和实时恢复问题,提出了一种基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法。通过引入反馈神经网络(recurrent neural network,RNN)模型求解l1范数最小化优化问题,计算RNN的稳态解以恢复稀疏信号。对不同方法的测试结果表明,提出的方法在恢复稀疏信号时所需的观测点数最少,并且可推广到压缩图像的恢复应用中,获得了更高的信噪比。RNN模型也适合并行实现,通过GPU并行计算获得了超过百倍的加速比。与传统的方法相比,所提出的方法不仅能够更加准确地恢复信号,并具有更强的实时处理能力。
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