基于特征提取矩阵的稀疏系数求解算法
来源：电子测量技术杂志2017年第9期北京时间：
作者：李伟
单位：南京航空航天大学自动化学院 南京 211106
摘要：在压缩感知算法的基础上，提出了在字典学习算法过程中同时训练得到一个投影矩阵，通过该矩阵可以直接运算求取稀疏系数的方法。字典训练过程采用的是KSVD字典学习算法，并与传统的L1范数求解算法进行比较，通过实验可知，该方法比传统利用贪婪法等L1算法具有更加快速、识别率更高的特点，提出的算法通过矩阵运算可以直接求解出系数项，而后者则是一个NP问题，需要利用迭代算法来求解，这样对于大样本的测试来说提出的算法具有更好的应用空间，节约的时间将非常显著。
关键词：特征提取; 字典学习; 特征矩阵; 稀疏系数
