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Accelerated iterative simultaneous hard thresholding algorithm for joint sparse optimization
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OA
AI
DOI：10.1016/j.rinam.2026.100711.png)
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摘要
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联合稀疏优化（JSO）利用多个测量向量之间的共享稀疏结构来增强各种应用中的信号恢复能力。在本文中，我们提出了一种带有梯度加速动量的迭代同步硬阈值算法用于JSO，并在同步受限等距性质下建立了其近似全局收敛性。在模拟数据上的数值实验表明，所提出的算法收敛更快，并且与几种现有的同步算法相比表现出更优越的稳定性。
Keyword:
Joint sparse optimization
Simultaneous hard thresholding
Gradient-based momentum
Approximate global convergence
期刊
R
IF:
1.3
论文数:
81
被引数:
7
机构
引用论文
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