TwIST方法在信號(hào)恢復(fù)中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、信號(hào)恢復(fù)問題在很多情況下，可以用不適定的線性反問題來表示。這種不適定的反問題通常用正則化項(xiàng)來約束求解。TwIST(TWO step IterativeShrinkage/Thresholding)方法是近年來解決此問題的有效算法之一。稀疏編碼應(yīng)用則是以1-模優(yōu)化的一類線性反問題。
　　本文應(yīng)用了TwIST算法求解以下信號(hào)恢復(fù)中的線性反問題：
　　1)將低分辨率退化圖像通過TwIST方法對(duì)其TV(Total Variation

2、)模正則化優(yōu)化來恢復(fù)高分辨率圖像。
　　2)將稀疏編碼中的字典學(xué)習(xí)應(yīng)用于靜息態(tài)功能磁共振圖像(fMRI)數(shù)據(jù)中的默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)提取。該算法通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏編碼變換來實(shí)現(xiàn)成分分離。在進(jìn)行稀疏化靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)之前，采用PCA(Principle Component Analysis)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪，降低計(jì)算復(fù)雜度。
　　3)用稀疏編碼恢復(fù)欠采樣近紅外信號(hào)，并比較有訓(xùn)練字典和無訓(xùn)練字典恢復(fù)信號(hào)的差異。該算法對(duì)欠采樣測(cè)量信號(hào)

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