自适应的弱选择压缩采样匹配追踪算法

　　针对实际中未知稀疏度信号的重建问题，提出了一种自适应的弱选择压缩采样匹配追踪算法．该算法将自适应思想、弱选择思想与CoSaMP算法相结合，在预选阶段后利用限制性弱选择策略对候选集进行二次筛选，通过双迭代阂值自适应地调整最终支撑集的原子数，并结合若干可靠性验证条件，保证算法的正确有效进行。MATLAB仿真结果表明，在相同的实验条件下，本算法可以有效地重建稀疏信号，同时具有较低的运算量，整体性能较优。