内斯塔

NESTA:一种快速准确的稀疏恢复一阶方法。从间接和可能欠采样的数据中精确地恢复或重建图像是一个相当有趣的话题;例如,最近压缩传感领域的文献已经相当庞大。本文应用了一种平滑技术和一阶加速算法。内斯特罗夫}[数学。程序。103,No.1(A),127--152(2005;Zbl 1079.90102)],并证明该方法非常适合于解决大规模压缩传感重建问题,因为(1)它具有计算效率;(2)它是精确的,并且返回的解具有几个正确的位数;(3) 它是灵活的,可以适应多种重建问题;并且(4)它是鲁棒的,因为它在广泛的问题中的优良性能不依赖于几个参数的微调。对具有大动态范围的真实信号的综合数值实验表明,该算法与最近提出的最新方法相比,具有更好的性能。我们还将该算法应用于其它问题的求解,如总变差最小化和凸规划在约束条件下寻求使$W∗x$范数最小,其中$W$不是对角的。该代码以Matlab语言的免费软件包形式在线提供。


zbMATH中的参考文献(参考 120篇文章,1标准件)

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