Compare Performance of Recovery Algorithms MP, OMP, L1-Norm in Compressive Sensing for Different Measurement and Sparse Spaces
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
In this paper, at first, compressive sensing theory involves introducing measurement matrices to dedicate the signal dimension and so sensing cost reduction, and sparse domain to examine the conditions for the possibility of signal recovering, are explained. In addition, three well known recovery algorithms called Matching Pursuit (MP), Orthogonal Matching Pursuit (OMP), and L1-Norm are briefly introduced. Then, the performance of three mentioned recovery algorithms are compared with respect to the mean square error (MSE) and the result images quality. For this purpose, Gaussian and Bernoulli as the measurement matrices are used, where Haar and Fourier as sparse domains are applied.
Language:
English
Published:
Signal Processing and Renewable Energy, Volume:1 Issue: 3, Summer 2017
Pages:
21 to 26
magiran.com/p2180533
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!