压缩感知和稀疏表示（转）

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转载 最新推荐文章于 2026-03-08 00:20:23 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
压缩感知——稀疏恢复 一般来说，相似题材的书籍会有相似的读者，若能将书籍按题材归类，则题材总数必然远远小于书籍总数，因此从题材的角度来看，表中反应出的信号应该是稀疏的。事实上，在很多应用中均可获得具有稀疏性的 s，例如图像或声音的数字信号通常在时域上不具有稀疏性，但通过傅里叶变换、余弦变换、小波变换等处理后却会转化为频域上的稀疏信号。压缩感知的优点是可以显著减少采集数据的数量，从而减少存储和传输的开销，特别适用于数据采集成本高、数据存储和传输能力受限的场景，如遥感成像、医学成像（MRI）等领域。其中，X 表示需恢复的稀疏信号； 阅读详情
from (视觉模式分析实验室 http://1817104713.qzone.qq.com)

Sivan Gleichman and Yonina C. Eldar, "Blind Compressed Sensing," IEEE Transactions on Information Theory, 2011.
 
Duarte-Carvajalino, J.M.;   Sapiro, G., "Learning to Sense Sparse Signals: Simultaneous Sensing Matrix and Sparsifying Dictionary Optimization," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 18, no. 7, pp. 1395-, 2009.

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#transactions #optimization #dictionary #processing #matrix
#image
从稀疏表示到压缩感知（下） 原From http://xiahouzuoxin.github.io/notes/html/%E7%99%BD%E8%AF%9D%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E6%84%9F%E7%9F%A5.html> python代码自己添加    1. 稀疏表示 使用压缩感知理论首先要求信号能表示为稀疏信号，如x=[1 0 0 0 1 0]，其中只有2个1，可认为是稀疏的。我们将信 阅读详情

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