压缩感知参考文献续

本文档继续探讨了压缩感知在信号处理、图像分类、视频压缩和优化领域的最新研究进展,深入剖析了语义理解在压缩感知中的作用。

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1641Convex Optimization - Boyd, Vandenberghe
1211Vector Quantization and Signal Compression - Gersho, Gray - 1992
605Compressed Sensing - Donoho
310Stable signal recovery from incomplete and inaccurate measurements - Candes, Romberg, et al.
197Latent semantic indexing: A probabilistic analysis - Papadimitriou, Raghavan, et al. - 1998
191Compressive sampling - Candès - 2006
118Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House - Ristic, Arulampalam, et al. - 2004
109A simple proof of the restricted isometry property for random matrices - Baraniuk, Davenport, et al. - 2008
64Contextbased adaptive binary arithmetic coding in the H.264/AVC video compression standard - Marpe, Schwarz, et al. - 2003
42Background subtraction techniques: a review. Systems - Piccardi - 2004
29S.: Enhancing sparsity by reweighted ℓ1 minimization - Candès, Wakin, et al. - 2008
27The smashed filter for compressive classification and target recognition - Davenport, Duarte, et al. - 2007
23An architecture for compressive imaging - Wakin, Laska, et al.
17Compressive imaging for video representation and coding, Picture Coding Symposium–PCS 2006 - Wakin, Laska, et al. - 2006
16Random lens imaging - Fergus, Torralba, et al. - 2006
11Compressive Sensing for Background Subtraction - Cevher, Sankaranarayanan, et al. - 2008
11Detection and estimation with compressive measurements - Davenport, Wakin, et al. - 2006
11Compressive coded aperture superresolution image reconstruction - Marcia, Willett - 2008
10Compressive sampling for signal detection - Haupt, Nowak - 2007
9In pursuit of a root - Berg, Friedlander
9Wavelet-domain compressive signal reconstruction using a hidden Markov tree model - Duarte, Wakin, et al. - 2008
8M.: A multiscale framework for compressive sensing of video - Park, Wakin - 2009
5Compressive Video Sampling - Stankovic, Stankovic, et al. - 2008
3Compressive-projection principal component analysis - Fowler - 2009
2Compressive Sensing,” Signal Processing Magazine - Baraniuk - 2007
2Compressed video sensing - Drori - 2008
2Hash-based identification of sparse image tampering - Tagliasacchi, Valenzise, et al. - 2009
2Compressed Imaging With a Separable Sensing Operator - Rivenson, Stern - 2009
1Privacy-enabled object tracking in video sequences using compressive sensing - Cossalter, Valenzise, et al. - 2009
1A robust approach to motion detection and tracking in indoor video surveillance - Bonarini, Matteucci, et al. - 2005
1Robust particle filtering for object tracking - Rowe, Rius, et al. - 2005
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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