1. 毕业设计（论文）主要内容：
匹配追踪算法由于其较快的速度和较高的效率被应用到压缩传感的重构过程中，但是贪婪迭代算法的速度和效率受信号的长度影响严重，一旦信号长度过长，计算过程中会出现速度下降和存储空间不足等问题，该课题拟研究将梯度方法用于匹配追踪算法的改进，解决速度下降和存储空间不足的问题。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、 查阅不少于15篇的相关资料，其中近五年外文文献不少于3篇，完成开题报告；
2、 完成梯度匹配追踪算法的设计和实现；
3、 学习压缩传感的相关知识；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4-5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6-10周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 主要参考文献
[1] Yu-Min Lin; Yi Chen;Nai-Shan Huang; An-Yeu Wu. Low-Complexity Stochastic GradientPursuit Algorithm and Architecture for Robust Compressive Sensing Reconstruction[J]. IEEETransactions on Signal Processing, 2017, 65(3): 638 – 650.
[2] AlainRakotomamonjy; Sokol Koo; Liva Ralaivola. Greedy Methods, RandomizationApproaches, and Multiarm Bandit Algorithms for Efficient Sparsity-ConstrainedOptimization[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2016,PP(99): 1 – 14.
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