实现对图像的分块，并进行基于压缩感知算法的恢复与重构。恩不错的资源 。

系数重构 命令：upcoef 格式： 1. Y=upcoef(O,X,’wname’,N) 2. Y=upcoef(O,X,’wname’,N,L) 3. Y=upcoef(O,X,’Lo_R, Hi_R’,N) 4. Y=upcoef(O,X,’Lo_R,Hi_R’,N,L) 5. Y=upcoef(O,X,’wname’) 6. Y=upcoef(O,X,Lo_R,Hi_R) O=‘a’ 低频，O=‘d’ 高频

针对双目视觉深度估计成本高、体积大以及监督学习需要大量深度图进行训练的问题,为实现无人机在飞行过程中的场景理解,提出一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入的图像进行金字塔化处理;其次,针对图像重构设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络基于输入的左视图或右视图以及生成对应的金字塔视差图,采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计的精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中,并且联合视差图平滑性损失、图像重构损失、视差图一致性损失作为训练的总损失。实验结果表明,经过在KITTI数据集上的训练,该模型在KITTI和Make3D数据集上相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性,基本满足无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。

小波分解和重构的信息代码，可以帮助大家学习小波的分解与重构。

CoSaMP重构算法的基于调制宽带转换器的频谱感知

为研究船舶电力系统，某实验室搭建了船舶电力系统的实验模型。由于实验模型非常复杂，所以有必要对其化简。化简的原则遵循：在符合实际情况的前提下，在满足精度要求的基础上，大胆地忽略一些次要因素，使模型尽量简化，以利于进行分析。 运用图论的方法，将船舶电力系统的设备（发电机、电动机、静态负载、馈线、跨接线等等）抽象为一条条的支路，而将船舶电力系统中的设备之间的交点抽象为节点。这样，通过重新绘制整个系统，复杂的电力系统变为相对简单得多的电力系统结构图。

多尺度一维小波重构实例分析

PCA提取主成份后重构，可以理解成预测、也可以理解成滤波。

本工作的动机是通过无量纲暗能量函数X（z）重建暗能量模型，该函数是以其当前值为单位的暗能量密度。 在本文中，我们证明了具有现象学选择的X（z）的标量场ϕ可以引起宇宙从减速到加速膨胀的过渡。 通过将我们的理论模型与最新的Ia型超新星（SN Ia），重子声振荡（BAO）和宇宙微波背景进行比较，我们研究了约束各种宇宙学参数（例如减速参数和状态参数的有效方程）的可能性 （CMB）辐射观测。 使用SN Ia + BAO / CMB数据集的联合分析，我们还从参数化X（z）重构了标量势。 找到相关的电势，potential中的一个多项式。 从我们的分析中发现，当前模型在1σ置信度内偏爱标准ΛCDM模型。

基于生成对抗神经网络的三维多孔介质重构 Reconstruction of three-dimensional porous media using generative adversarial neural networks