摘要：針對稀疏恢復(fù)中貪婪類算法需要提前已知稀疏度的問題,提出了一種自適應(yīng)擬牛頓投影稀疏恢復(fù)算法。該算法分為兩層循環(huán):外層循環(huán)主要是利用閾值算子估計信號的稀疏度,內(nèi)層循環(huán)在外層迭代估計的當(dāng)前稀疏度下,基于擬牛頓投影算法完成稀疏信號恢復(fù)。仿真實驗表明:該方法相對于需要事先已知稀疏度的貪婪算法,可在稀疏度未知的情況下獲得稀疏信號的較優(yōu)逼近性與恢復(fù)率。