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最新推荐文章于 2025-04-20 19:15:25 发布
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压缩感知里面的稀疏基或字典（Sparse Basis / Dictionary）
DuHz的博客
02-24 1059
在压缩感知 (Compressed Sensing, CS)中，为了利用信号的稀疏性 (Sparsity)来实现更少测量情况下的精确或近似重构，我们需要找到一个合适的稀疏基 (Sparse Basis)或者称为字典 (Dictionary)。理想情况下，信号在该基或字典下的表示系数有很少的非零元素（或大部分元素接近 0），从而利于后续的稀疏重构。在信号处理或数学中，一个长度为NNN的离散信号x∈RNx∈RN若可以写成xΦαxΦαΦ∈RN×KΦ∈RN×。
基于MATLAB的图像压缩感知
sunny_chenxi的博客
08-26 4226
一、课题背景数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样，并根据数据本身的特性降低其冗余度，从而达到压缩的目的。近年来出现的压缩感知理论（Compressed Sensing,CS）则不受制于奈奎斯特采样定律，它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，以直接采集压缩后的数据的方式，从尽量少的数据中提取尽量多的信息。本文阐述了压缩感知方法的基...
压缩感知（内含MATLAB代码）
04-20
压缩传感，压缩感知，压缩采样，稀疏表达，稀疏表示，的入门例子
压缩感知MATLAB程序
12-28
压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展
图像感知压缩（学习笔记）
mmegumi7的博客
04-20 654
其中，fn表示图像阵列中第n个位置的像素值，pm个第条射线上的投影值，ωmn表示第n个像素对第m条射线的贡献率，所有ωmn组成一个MxN的矩阵W，即为系统矩阵。检验是否满足收敛条件或符合迭代停止条件，否则将得到的图像估计作为输入，重复步骤(1)、(2)、(3)、(4)，直至满足条件，输出重建图像矩阵。通过在图像f生成测量投影数据p这一事实的约束下，最小化图像的L1范数来实现。其中，f为待求的未知图像阵列，Ψ为某种稀疏变换（使图像f经变换后是稀疏的），A为M*N的系统矩阵，且M<<N，p为投影数据。
MATLAB：压缩感知（内含完整代码）
04-10
MATLAB：压缩感知（内含完整代码）
matlab压缩感知
shiyuan_1999的博客
03-01 446
压缩感知算法（MATLAB编写，简单易懂，有注释）
05-31
压缩感知算法（MATLAB编写，简单易懂，有注释）
压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码
06-17
压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样，通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法，正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法(由E. van den Berg and M. P. Friedlander 提供)。
【压缩感知】基于MATLAB 的正交匹配追踪压缩感知算法
qq_59747472的博客
03-20 1382
压缩感知是一种突破香农极限的信号处理技术，它通过对信号进行稀疏采样，即可重建出原信号。正交匹配追踪（OMP）算法是一种贪婪算法，用于解决压缩感知中的稀疏信号重建问题。本文将详细介绍 OMP 算法的原理、步骤和应用。香农定理指出，信号的采样率必须至少是信号带宽的两倍，才能完美地重建信号。然而，在许多实际应用中，由于带宽限制或存储成本，无法以如此高的采样率对信号进行采样。压缩感知是一种突破香农极限的技术，它允许以远低于香农采样率对信号进行采样，并通过求解一个优化问题来重建信号。
基于MATLAB的压缩感知与稀疏信号恢复技术实现
最新发布
05-27
最近因科研需求，重新研究了压缩感知（CS）与稀疏恢复（SR）理论，目前还处于初级阶段，很多内容仍在学习中。通过参考网上的资料和代码，用 MATLAB 实现了一个基本的示例，并撰写了这篇笔记。 选择的信号是两个单音...
压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码 实现多个正弦信号的随机欠采样，通过压缩感知恢复
06-19
压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样，通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法，正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法
压缩感知算法的MATLAB代码
12-28
压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。
compresssense.rar_MATLAB压缩感知_压缩感知 matlab
07-15
主要介绍了压缩感知的主要内容及其发展现状，文章叫概括的说明了压缩感知的原理及应用，对于开始了解压缩感知有很大的帮助
压缩感知Matlab-代码与文档-l1magic-1.11
10-29
很强大的压缩感知Matlab学习代码，根据压缩感知最初的算法编写。内含多个算法与示例。
贝叶斯和相关向量机压缩感知（稀疏编码）附matlab代码 上传.zip
10-19
【标题】中的“贝叶斯和相关向量机压缩感知（稀疏编码）附matlab代码”揭示了这个压缩包包含的是与机器学习和信号处理相关的MATLAB代码，特别是聚焦于贝叶斯方法和相关向量机在压缩感知（Compressed Sensing, CS）...
OMP.zip_CS_halle76_omp_压缩感知_稀疏恢复
09-23
《压缩感知与稀疏恢复：理解与应用OMP算法》 在信息技术领域，压缩感知（Compressive Sensing，简称CS）和稀疏恢复是近年来备受关注的理论与技术。压缩感知的核心思想是在数据采集阶段，通过非线性测量方式，用较少...
基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化与L1范数最小化的实现及应用
04-28
适合人群：从事信号处理、图像处理及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对稀疏优化和压缩感知感兴趣的读者。 使用场景及目标：① 构造信号并进行离散余弦变换，提高信号的稀疏度；② 使用多种稀疏重构算法进行...
focuss稀疏恢复 matlab
01-14
稀疏恢复是一种处理信号或图像中稀疏性的算法，可以通过使用有限数量的线性测量点来恢复原始信号或图像的完整信息。MATLAB是一种常用的数学计算工具，也提供了许多用于稀疏恢复的函数和工具箱。 MATLAB中的稀疏恢复主要涉及以下几个方面： 1. 稀疏表示：使用一组内部原子形成原始信号或图像的稀疏表示。这可以通过使用稀疏基或字典来实现，如小波变换、字典学习等。MATLAB提供了许多内置的小波变换和字典学习函数，如`wavedec`和`omp`等。 2. 稀疏测量：通过使用有限数量的线性测量点来捕获原始信号或图像的部分信息。常用的测量技术包括压缩感知（Compressive Sensing）和稀疏采样。MATLAB中提供了一些函数和工具箱用于生成和处理这些测量数据，如`randperm`和`CSTool`等。 3. 稀疏恢复算法：使用稀疏表示和稀疏测量数据来重建原始信号或图像的完整信息。常用的算法包括正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit），迭代软阈值算法（Iterative Soft Thresholding）等。MATLAB中提供了一些内置的函数和工具箱用于执行这些算法，如`omp`和`lsqr`等。 在MATLAB中实现稀疏恢复的一般步骤如下： 1. 定义或选择适当的稀疏基或字典。例如，可以使用小波基或自定义的字典。 2. 生成稀疏测量数据。根据应用场景和需求，选择适当的测量技术生成线性测量点。 3. 使用稀疏恢复算法恢复原始信号或图像。将测量数据和稀疏基输入到恢复算法中，并得到恢复后的信号或图像。 4. 可选地进行额外的后处理或优化步骤。例如，可以应用一个软阈值来进一步增强恢复结果。 总之，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱用于稀疏恢复，可以方便地进行信号或图像的稀疏恢复处理。
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