联合稀疏-阅读笔记

最新推荐文章于 2023-06-30 17:15:37 发布
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本文探讨了联合稀疏模式恢复的概率边界，并通过实验分析了压缩传感技术在无线传感器网络中的应用。研究了不同压缩矩阵对信号集合的影响，旨在找到最佳的能量与质量平衡。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

An Information-Theoretic Study for Joint Sparsity Pattern Recovery with Different Sensing Matrices

利用数学工具，从稀疏性、环境维数、最小信噪比、测量向量个数和测量次数等方面，建立了支持集重建失败概率的上界和下界。


Compressive Sensing Optimization for Signal Ensembles in WSNs

首先比较DCS和KCS，研究在实际的部署中对于集合信号压缩传感技术怎样降低功耗，延长使用寿命。然后使用真实的COTS硬件进行广泛的分析评估不同类型的压缩矩阵如何影响联合重建，试图实现质量和能量消耗之间的最佳折衷。
联合稀疏SOMP代码
peng_peng123的博客
02-28 4940
原理网上有好多，在此就不写啦，这个是我自己在OMP基础上稍微改进的，作为一个函数可以调用，大家转载时要注明出处哟~~ function A=SOMP1(D,X,L)  % 输入参数:  %       D - 过完备字典，注意：必须字典的各列必须经过了规范化 %       X - 信号 %       L - 系数中非零元个数的最大值（可选，默认为D的列数，速度可能慢） % 输出参数
Fast R-CNN论文阅读笔记
最新发布
qq_58739479的博客
04-18 1068
原始网络中的最后一个最大池化层被替换为一个RoI（区域感兴趣）池化层。这个RoI池化层被配置为设置H和W的值，以确保与网络的第一个全连接层兼容（例如，对于VGG16，H和W都设置为7）。
通过联合稀疏表示对多个图像副本进行去噪
03-10
本文讨论了从多张受噪声破坏的副本中恢复原始图像的问题，这些副本可以在某些字典中稀疏地表示。 稀疏表示已被证明具有很强的去噪能力。 但是，当某些字典中的噪声较少时，它的性能将达到次优状态。 提出了一种基于联合稀疏表示的图像去噪方法。 可以从多个嘈杂的副本中很好地恢复图像。 所有副本都共享一个共同的成分-图像，而每个单独的测量都包含一个创新成分-噪音。 我们的方法可以分离公共成分和创新成分，并用稀疏系数和字典重建图像。 实验结果表明，该方法在度量和视觉质量上均优于其他方法。
结构稀疏模型
SKY_yiyi_9的博客
08-09 1273
结构稀疏模型 。单个信号的先验：单个信号的块稀疏结构，高斯统计分布 。多个信号的先验：MMV模型，联合稀疏模型 自相似 。基于分类 。基于协同 融合方法 。像素级 。特征级 。决策级 。线性加权图像融合 。基于金字塔变换的图像融合 。基于 PCA 的图像融合 。基于小波变换的图像融合 。同步匹配追踪SOMP融合方法 稀疏表示是指，一个信号在过完备字典中，可以由少数个原子线性表达， 贪婪算法的核心是每次从字典的原子中选择一个最优原子来表示原始的信号。...
稀疏表示学习
Touch_Dream的博客
04-25 1万+
1.提出问题：什么是稀疏表示 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。 书上原文为（将一个大矩阵变成两个小矩阵，而达到压缩） “为普通稠密表达的样
Ⅵ- 关于文献阅读--笔记
努力是一种生活态度，与年龄无关！敬天爱人，利他之心。
07-30 171
分享创新知识、改变世界！ 更新：2022.8.21【1】--
Unsupervised Personalized Feature Selection--阅读笔记
liveway6的博客
12-18 1038
论文链接 论文来源：AAAI 本文重新整理至知乎专栏Abstract Introduction Unsupervised Personalized Feature Selection Framework - UPFS Optimization Algorithm for UPFS Update Global Feature Weight WW Update Local Feature Weigh
深度学习笔记之稀疏自编码器
静静的学习就好
04-28 1500
本节以一道算法八股题为引，介绍稀疏自编码器。
Real-Time High-Resolution Background Matting论文阅读笔记
Bupt__的博客
06-30 898
BackGround Matting v2(BGM)论文阅读笔记
准平稳信号的KR积联合稀疏分解DOA估计方法
11-18
更多的了解欠定条件下的DOA估计，文章中介绍了KR积的定义和性质以及在DOA估计中的应用
分布式压缩感知简介
SanfordZhu的博客
03-12 5826
什么是分布式？ 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。 什么是分布式压缩感知？ 分布式压缩感知是针对多个传感器对多个信号进行压缩感知的情景，令每个传感器独立对信号进行测量，然后基于测量结果，综合利用信号内部以及信号之间的关联结构实现稀疏信号的恢复。 分布式压缩感知有一个大前提：原始信号之间具...
特征融合之基于稀疏表示理论的特征融合算法
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03-29 5516
本篇博客用到了范数。 一、稀疏表示 二、基于联合稀疏表示的特征融合算法 思想：基于稀疏表示理论的特征融合算法是对样本提取特征后建立特征联合稀疏表示矩阵，这个稀疏表示矩阵就是多特征的融合结果。 1.训练样本 2.测试样本 3.算法 三、鲁棒的基于联合稀疏表示的特征融合算法 参考文献： [1]刘渭滨, 邹智元, 邢薇薇. 模式分类中的特征融合方法[J]...
CVPR 2023 | 清华&美团提出稀疏Pairwise损失函数！ReID任务超已有损失函数！
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04-09 4049
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【ReID】微信技术交流群研究概述：ReID任务的目的是从海量图像中检索出与给定query相同ID的实例。Pairwise损失函数在ReID 任务中发挥着关键作用。现有方法都是基于密集采样机制，即将每个实例都作为锚点（anchor）采样其正样本和负样本构成三元组。这种机制不可避免地会引入一些几乎没有视觉相似性的正...
稀疏性(sparse)知识点
追梦的博客
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稀疏性(sparse) 定义：Sparse表示为模型内的参数中，只用很少的几个非零元素或只有很少的几个远大于零的元素。 WHY: 为什么模型中要包含稀疏性的特征呢？ 例子：考研学霸有10000的词汇量，考试使用的词汇量，是10000个词汇积累库中的一小部分。 Example: Test Number:123.456 第一组数字基底： [100,10,1] ⇒\Rightarrow⇒ 123.456 ≈\approx≈ 100 ×\times× 1 + 10 ×\times× 2 + 1 ×\times× 3
《学习笔记》目前几种稀疏目标跟踪算法
敢拼就能赢_LQ
03-11 6970
1、MTT算法      Multi-Task Tracking (MTT)跟踪算法，在粒子滤波框架下，将目标跟踪作为多任务稀疏学习问题，粒子模型为动态更新地字典模板线性组合。学习每个粒子的表示被考虑为一个单独的任务。学习问题可以使用一个加速梯度（APG）的方法解决。MTT有计算上的吸引力，与L1跟踪器相比，提高了跟踪的效率。      1.1跟踪目标的多任务表示           在
任务导向的多模态字典学习
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字典学习（Dictionary Learning）中，输入信号被字典元素（dictionary atom）的线性组合所表示。字典学习最初是用来解决单一模态的问题，但是最近的研究表明了对于多模态的输入来说，在特征层面上利用联合稀疏表征（joint sparse representation）可以达到很好的效果。这篇文章提出了一个任务导向的，也即有监督的多模态字典学习方法。在这个方法中，多模态字典和他们对应的分类器是被同
【论文笔记】GAN-circle：从低分辨率图像生成高分辨率图像的半监督GAN模型
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本文是关于论文《CT Super-resolution GAN Constrained by the Identical, Residual, and Cycle Learning Ensemble (GAN-CIRCLE)》的阅读笔记，本来是想看有关cycle-GAN 的内容，但是错找成了 GAN-Circle 的论文。 一、研究背景 GAN-Circle 是一个半监督的深度学习网络，用来从低...
图像融合论文及代码网址整理总结（3）——题目中未加区分的图像融合算法
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写在前面的话： 之前写过两篇博文，针对性地整理汇总了多聚焦图像融合和红外与可见光图像融合的算法。之所以这样分类，是基于论文的标题和内容中明确指出了所处理的图像类型。 而本篇博文主要整理那些论文标题中未明确指出所处理的图像对象。换句话说，作者提出的算法既可以处理多聚焦图像，也可以处理红外与可见光等多模态图像（包括医学图像融合）（当然，这些也可以在论文的实验部分看到），多曝光图像等。 整理这些的...
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