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自適應(yīng)步長FISTA算法稀疏脈沖反褶積
關(guān)鍵詞：稀疏脈沖反褶積 fista算法 線性搜索 自適應(yīng) 收斂性
摘要：FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用線性搜索方法尋找最佳內(nèi)部梯度的步長L,而線性搜索只能使L向增大的方向搜索,嚴(yán)重影響了FISTA算法的收斂性。為此,提出了一種基于自適應(yīng)步長FISTA算法的稀疏脈沖反褶積方法,該方法在FISTA算法的基礎(chǔ)上,通過在每一次迭代之前適當(dāng)減小常數(shù)L,然后利用線性搜索的方式尋找最優(yōu)的常數(shù)L,以達(dá)到自適應(yīng)調(diào)整L的目的。為了使算法達(dá)到理論收斂,通過結(jié)合前、后兩次的L,對傳統(tǒng)FISTA算法的輔助序列進(jìn)行修改,最終使整套算法在理論上得以收斂。理論模型與實(shí)際地震資料的處理、分析結(jié)果表明,所提方法具有更好的收斂性,能在不同信噪比下得到理想的反演結(jié)果,較常規(guī)FISTA算法具有更好的抗噪能力。
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