基于ADMM的多GPU快速DBT迭代精准重建.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-06 19:49:18

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基于ADMM的多GPU快速DBT迭代精准重建.pdf

Bregman算法的原理，非常详尽的解释

稀疏表示是一种常用的方法，用于恢复损坏的图像并还原其细节。本文将介绍基于交替方向乘子方法（ADMM）的TV（Total Variation）正则化稀疏图像重建算法，并提供相应的MATLAB代码。这篇文章介绍了基于ADMM的TV正则化稀疏图像重建算法，并提供了相应的MATLAB代码。通过上述步骤，我们可以实现基于ADMM的TV正则化稀疏图像重建算法。是输入图像的文件名，您需要将其替换为您要重建的实际图像的文件名。首先，我们需要导入相关的MATLAB库和图像数据。最后，我们将显示重建后的图像并保存结果。

信号压缩是是目前信息处理领域非常成熟的技术，其主要原理是利用信号的稀疏性。一个稀疏信号的特征是，信号中有且仅有少量的位置是有值的，其它位置都是零。对于一个稀疏的信号，在存储时只需要记录有值的位置，从而实现对原始信号的压缩。对于原本不稀疏的信号，可以利用一种字典（正交变换基，例如傅里叶、小波）对信号进行线性表示，得到原始信号在这个稀疏域上的稀疏表示系数，只需要记录这些少量的系数就能够实现对信号的压缩存储。

主要内容：本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法。3、论文中的并行雅克比迭代方法程序的应用场景为参考文献中的无功优化方法，具体区域的划分可能有细微差别，但是方法通用。参考文档：《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌》MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式。关键词：综合能源分布式协同优化交替方向乘子法最优潮流。2、论文中的串行高斯-赛德尔迭代方法。仿真平台：MATLAB。

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