【摘 要】
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为了解决在信号和图像重构中前向搜索正交匹配追踪算法需要在稀疏度已知的条件下进行重构，且重构精度不足的问题，提出了一种稀疏度自适应的回溯前向搜索正交匹配追踪算法。在稀疏度未知的情况下，引入了回溯策略来筛选原子，然后通过前向预测策略筛选出残差最小的原子加入支撑集进行迭代，并自适应更新步长，加快了算法收敛速度，提高了信息重构的精度。通过仿真实验发现，与同类算法相比，该算法信号重建噪声比、精确重建率、相对
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62062048）；
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为了解决在信号和图像重构中前向搜索正交匹配追踪算法需要在稀疏度已知的条件下进行重构，且重构精度不足的问题，提出了一种稀疏度自适应的回溯前向搜索正交匹配追踪算法。在稀疏度未知的情况下，引入了回溯策略来筛选原子，然后通过前向预测策略筛选出残差最小的原子加入支撑集进行迭代，并自适应更新步长，加快了算法收敛速度，提高了信息重构的精度。通过仿真实验发现，与同类算法相比，该算法信号重建噪声比、精确重建率、相对误差性能在一维点目标仿真和二维图像仿真方面均优于同类算法，证实了方法的有效性。
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