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1.算法概述
算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性,这种相关性通过信号与原子库中原子的内积表示,即内积越大,表示信号与字典库中的这个原子的相关性越大,因此可以使用这个原子来近似表示这个信号。当然这种表示会有误差,将表示误差称为信号残差,用原信号减去这个原子,得到残差,再通过计算相关性的方式从字典库中选出一个原子表示这个残差。迭代进行上述步骤,随着迭代次数的增加,信号残差将越来越小,当满足停止条件时终止迭代,得到一组原子,及残差,将这组原子进行线性组合就能重构输入信号。
匹配追踪(matching pursuit, MP)最早是时频分析的分析工具,目的是要将一已知讯号拆解成由许多被称作为原子讯号的加权总和,而且企图找到与原来讯号最接近的解。其中原子讯号为一极大的原子库中的元素。
MP算法的步骤如下:
本文介绍了基于匹配追踪(Matching Pursuit, MP)算法的二维图像重建过程。算法通过寻找信号与原子库中相关性最高的原子来近似表示信号,并迭代减少残差,最终重构信号。在MATLAB 2022a环境下进行了仿真实验,展示了算法的仿真效果,并提供了相应的源码。"
106321808,8586799,四层与七层负载均衡详解及算法策略,"['网络架构', '分布式系统', '服务器管理', '性能优化', '负载均衡策略']
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