分布式压缩感知 matlab代码

欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS

压缩感知理论中树形匹配追踪（tomp)重构算法

压缩感知理论在语音通信系统中的应用研究，马丽娜，刘晓文，本文介绍了压缩感知理论，并把这一理论应用在语音通信系统中。根据语音信号的短时平稳性、频域的可稀疏性，采用结合DCT和FFT两种不

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目前csdn上面最全的陆吾生的2010压缩感知课程的附带代码。可惜没有足够的空间可以上传视频。先上传代码了，讲义随后上传。要学CS的人知道这个有多么好！

利用MATLAB实现了基于and准则的信道频谱感知，对了解and准则以及频谱感知技术有一定的帮助，可以学习下

哈夫曼编码的matlab代码音频编码 该存储库包含一个MATLAB演示，演示了使用变换和编码进行感知音频编码的基本原理。 MDCT通过多相分解矩阵应用于阻塞的音频信号。 通过计算和缩放，可以对所得系数进行量化，以使量化误差保持在下方。 然后，使用霍夫曼编码存储量化系数，从而生成一个二进制文件，该文件可以使用霍夫曼表和反比例系数进行解码。 对于所提供的示例，生成的二进制文件约为原始wave文件大小的15％。 在2012年于伊尔默瑙（TU Ilmenau）举行的音频编码讲座的课程工作中开发。 主脚本audio_coder_demo.m调用示例文件上的所有后续步骤，并生成解码后的输出wave。 原始和解码的Wave文件可以在“ ./data”中找到。 一个频谱帧的掩蔽阈值示例如下所示： 原始波形和解码波形的示例： 资源 ，在伊尔默瑙TU的讲座课程。

近年来随着盲检测算法的提出，越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值，检测性能会受到影响等问题，提出了基于采样协方差矩阵的混合核函数的支持向量机（support vector machine,SVM）高效频谱感知，通过感知信号采样协方差矩阵的最大最小特征值（maximum minimum eigenvalue,MME）和协方差绝对值（covariance absolute value,CAV）提取的统计量作为SVM的特征向量并训练其生成频谱感知的分类器，无需计算检测门限并且特征提取减少了样本集的大小。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化混合核函数的SVM的参数。实验结果表明，该方法比MME算法和CAV算法的检测概率有所提高，并且比SVM减少了感知时间，具有良好的实用性。

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