含有问卷调查的网上购物顾客感知价值构成模型的研究与分析.doc

关于压缩感知技术的几篇经典文章。其中包括：Optimized compressed sensing for curvelet-based seismic data reconstruction.pdf Rebecca Willett, Michael Gehm, and David Brady, Multiscale reconstruction for computational spectral imaging.pdf Richard Baraniuk and Philippe Steeghs, Compressive radar imaging..pdf Single-pixel remote sensing.pdf 以及国内的两个综述文章

压缩感知稀疏贝叶斯算法，包含SBL,TSBL和TMSBL算法。亲自测试能够使用

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基于压缩感知的DOA估计.doc

基于压缩感知(CS)的SAR雷达成像-附7个程序.doc

计算机神经网络之感知器篇

参考资料2：智慧地球与感知中国——物联网的发展分析.pdf

稀疏信号恢复问题一直是几个不同社区中广泛研究的主题。 可伸缩恢复算法是压缩感测（CS）的一个至关重要的基本主题，最近几年引起了人们的极大兴趣。 本文首先分析了正交匹配追踪（OMP）算法中的迭代残差。 其次，引入了贪婪算法，称为贪婪OMP算法。 该算法使用贪婪原子识别迭代地识别多个原子，然后丢弃与最佳原子高度相似的一些原子。 与OMP算法相比，对高斯和零一稀疏信号进行的实验表明，提出的GOMP算法可以提供更好的恢复性能。 最后，我们通过实验研究了GOMP中贪婪常数对恢复性能的影响。