โปรดจำไว้ว่า L1 ไม่ใช่วิธีการเดียวในการตรวจจับแรงกด ในการวิจัยของเราเราประสบความสำเร็จที่ดีขึ้นด้วยการส่งข้อความโดยประมาณ (AMP) ฉันกำหนด "ความสำเร็จ" เป็นข้อผิดพลาดที่ต่ำกว่าช่วงการเปลี่ยนภาพที่ดีขึ้น (ความสามารถในการกู้คืนโดยมีการสังเกตน้อยลง) และความซับซ้อนที่ลดลง (ทั้งหน่วยความจำและซีพียู)
อัลกอริธึมการส่งข้อความโดยประมาณกำหนดกรอบการทำงานแบบเบย์เพื่อประเมินเวกเตอร์ที่ไม่รู้จักในระบบเชิงเส้นขนาดใหญ่ซึ่งอินพุตและเอาต์พุตของระบบเชิงเส้นถูกกำหนดโดยแบบจำลองที่เป็น probablistic (เช่น "เวกเตอร์นี้วัดด้วยสัญญาณรบกวน") ศูนย์ ") วิธีการดั้งเดิมของแอมป์ปลอมแปลงโดย Donohoได้รับการปรับปรุงโดยRanganเป็นข้อความผ่านการประมาณโดยทั่วไปพร้อมรหัส Matlab. อินพุตและเอาต์พุตสามารถเป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นได้ตามอำเภอใจเกือบทั้งหมด ในการวิจัยของเราเราพบว่า GAMP โดยทั่วไปเร็วกว่าแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น (อ่าน: เส้นโค้งการเปลี่ยนเฟสที่ดีกว่า) กว่าวิธี L1 นูนและแนวทางโลภ (เช่น Orthogonal Matching Pursuit)
ที่ปรึกษาของฉันและฉันเพิ่งเขียนบทความเกี่ยวกับการใช้ GAMP สำหรับการวิเคราะห์ CS โดยที่หนึ่งคาดว่าจะมีจำนวนศูนย์เป็นจำนวนมากไม่ใช่ในเวกเตอร์ x ที่ไม่รู้จัก แต่แทนที่จะใช้ฟังก์ชันเชิงเส้นของ Wx