ModelBasedCompressiveSensing

最新推荐文章于 2018-11-20 13:28:48 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/archive/2011/10/07/4336783.html
本文深入探讨了由Rice大学提供的模型驱动压缩传感工具箱，该工具箱旨在简化和优化信号处理任务，尤其在有限采样条件下实现高效数据重建。

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

形象易懂讲解算法II——压缩感知
常思考->有目标->重实践->善反思
09-27 9411
作者：咚懂咚懂咚 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22445302 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 之前曾经写过一篇关于小波变换的回答（能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系？ - 咚懂咚懂咚的回答），得到很多赞，十分感动。之后一直说要更新，却不知不觉拖了快一年。。此次更新，思来想去，决定挑战一
Rice大学资源
alaclp的专栏
04-12 2583
Software Rice Wavelet Toolbox Matlab toolbox for filter-bank and wavelet design/analysis Model-based Compressive Sensing Toolbox v1.1 Matlab implementations of CS recovery al
区分Model-free和Model-based方法
This is bill的专属博客
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强化学习方法分为Model-free和Model-based方法，那么这两种方法的区别在哪： 首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP，用四元组表示<S,A,R,T><S,A,R,T>： SS：环境的状态空间 AA：agent可选择的动作空间 R（s，a）R（s，a）：奖励函数，返回的值表示在ss状态下执行aa动作的奖励 T(s′|s,a)T(s′|s,a): 状...
基于在线神经补偿器的双倒摆模型参考控制仿真.zip
最新发布
08-17
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于深度学习的车牌识别系统_支持多种车牌类型识别和数据库存储管理_包含车牌定位_字符分割_OCR识别全流程_可用于停车场管理_交通监控等场景_采用OpenCV_SVM模型_Hype.zip
08-17
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PyCharm高效开发技巧：从入门到精通的完整指南
08-17
- PyCharm是JetBrains推出的Python集成开发环境（IDE），适用于专业开发、数据科学和自动化脚本编写。 - 提供代码编辑、调试、测试、版本控制等功能，提升开发效率。 **核心功能** - 智能代码编辑： - 代码补全与导航，支持快速跳转到定义位置。 - 语法高亮与错误检查，提供快速修复建议。 - 重构工具支持重命名、提取方法/变量等操作。 - 调试与测试： - 可视化调试器，支持条件断点和表达式求值。 - 集成单元测试，显示覆盖率报告。 - 项目与版本控制： - 支持多项目管理和虚拟环境配置。 - 内置Git工具，提供可视化合并冲突解决。 **版本与选择** - 专业版：支持Web框架、数据库工具和科学计算（如Jupyter Notebook）。 - 社区版：适合基础开发，缺少部分高级功能。 - 适用场景： - 数据科学项目推荐专业版，支持交互式DataFrame查看。 - 教学演示可使用社区版的Teaching Mode。 **高效使用技巧** - 快捷键： - `Ctrl+Shift+A`搜索操作，`Alt+Insert`快速生成代码。 - 自定义模板：通过Live Templates创建常用代码片段。 - 插件扩展： - Database Tools支持SQL执行和Python类映射。 - Rainbow Brackets区分嵌套括号颜色。 - 远程开发：支持SSH解释器配置，实现远程开发。
java全国降水分析可视化系统的设计与实现--springboot源代码（springboot+mysql+说明文档）计算机毕业设计源码.zip
08-17
完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：springboot，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+
数据虫巢公众号《数据与广告》系列的机器学习实例解析
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/eed360447338 【数据虫巢】公众号《数据与广告》系列的机器学习实例解析（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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08-17
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root-notebook-6.30.08-1.el8.tar.gz
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使用 Flask 开发集成 ECharts/Pyecharts 的机器学习模型部署 Web 程序
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【激光雷达】基于matlab单光子激光雷达在各种工况下的性能分析【含Matlab源码 13970期】.zip
08-17
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