稀疏信号处理理论、方法及应用研究进展概况
稀疏信号的表示与采样原理
稀疏信号重建算法之梯度优化方法
鲁班稀疏Bayesian优化方法
压缩感知滤波器等应用实例
2019-12-21 21:04:18
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这里是压缩感知用构造好的常见测量矩阵来进行二维图像的仿真实验，重构方法用的OMP，稀疏方法用的小波变换。
2019-12-21 21:00:47
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压缩感知作为一种新的信息处理理论，将传统的对信号的采样变为对信息的采样，测量矩阵是压缩感知的核心之一，在信号的压缩投影及重构过程中起着重要作用测量矩阵能够在投影测量时保持原始信号的重要信息，并可结合测量值重构出原始信号。本课题研究了几种较为常见的测量矩阵构造方法，并通过编程进行了性能验证。
2019-12-21 21:00:47
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本程序实现图像LENA的压缩传感。 算法采用正交匹配法，参考文献 Joel A. Tropp and Anna C. Gilbert
2019-12-21 20:59:30
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压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
2019-12-21 20:55:21
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