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基于梯度的稀疏编码（GB-SC）是一种参考了《Transform Invariant Sparse Coding》论文的技术。另一种快速迭代压缩/阈值算法（FISTA）则参考了《A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems》。这种方法在解线性逆问题时表现出色，具有较高的效率和准确性。

GB-SC通过梯度信息来实现稀疏表示，能够有效捕捉数据中的稀疏性质。与传统方法不同，它在处理梯度不变性问题时展现出独特优势。FISTA作为一种迭代优化算法，能够在较短时间内完成数值凸优化任务，特别适用于大规模数据集的处理。这类算法在图像处理、Tomography重建等领域得到了广泛应用。

这两种方法都在数据压缩与重建领域发挥着重要作用。GB-SC通过结合梯度信息，能够在保证稀疏性的同时提高信号重建的准确性。FISTA则以其快速收敛的特点，使得复杂的优化问题变得更加容易处理。