关键词：奇异值分解；压缩感知；观测矩阵；正交匹配追踪算法；重构精度
摘 要：压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法,它对可压缩信号可以大大降低采样数据.为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度,本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声信号重构算法,该算法对随机观测矩阵进行奇异值分解,通过均值算法修改对角矩阵的特征值,产生新的观测矩阵用于线性测量,理论证明了新观测矩阵比原观测矩阵具有更高的重构精度.仿真结果表明,算法重构精度在一维信号提高了3％～5％,二维信号的PSNR值提高1～2 dB.