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MMP算法提出的文献: Multipath Matching Pursuit----IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY 文章的作者也是gOMP算法的作者,现在在复旦大学任教 主要贡献:文章将传统贪婪算法的原子选择问题建模为组合树的搜索问题,为原子选择提供了新的思路。 在传统贪婪算法的改进中,不外乎以下几个方面:调整原子选择策略,调整原子相似性的准则等 其中调整原子选择策略又分为以下几种: 每次迭代选择单个原子(OMP),每次迭代选择多个原子(如:选择K个的CoSaMP算法,选择2K个的SP算法,选择S个的gOMP算法),通过阈值门限来进行原子选择,这样保证了每次迭代原子选择的灵活性,阈值则更贴近于观测矩阵和残差的内积变化规律(StOMP算法,SWOMP算法,TOMP算法等等) 在原子选择过程中,许多单向执行的算法可以结合CoSaMP算法中的回溯思想,来进一步提高重构精度。 在有步长设置的算法中,如何设置步长大小,是固定步长还是变步长,如果变的话,该如何改变,到目前为止均有学者做研究。而以上提到的算法都有一个共同的问题,就是只有一
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