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STOMP压缩感知算法，可以重构一维信号，来源于jbb0523

包含感知机的原始学习算法的python实现代码，以及对偶形式的实现代码

应急安全是近年来国家高度重视的战略性建设领域，消防是其核心组成部分之一。灭火器（装置）是极常见常用的消防设备，是发生火情时，现场唯一的最快速可获取且易操作的灭火途径。 因此，对灭火器（装置）进行完整、智能化的监测、巡检和管理，显得尤为迫切和重要

这是目前一种比较流行的压缩感知算法，原理上基于消息传递算法推导而来，最近出现与18年郁炜教授团队发表的论文中，是一个研究的热点。

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）负责感知、采集、处理和监控环境数据，但是容易受限于资源。压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论表明，利用最优化理论，稀疏信号可以从少量的非自适应线性投影中高概率精确恢复。根据CS理论设计WSN的数据压缩方法只依赖于信号内在的结构和内容，而不是信号的带宽，弥补了WSN的不足；提出了基于稀疏随机投影的编码方法；仿真结果表明系统在满足误差要求条件下构造的数据包减少至结点数目的30%，提高了WSN通信效率，降低了系统能耗。

压缩感知应用于图像降噪，具体方法有快速梯度投影重建等等的降噪算法和matlab代码。

该文提出了一种基于压缩感知和活动轮廓的多焦点图像融合方法。首先对源图像进行SBHE（scrambled block hadamard ensemble）采样获得压缩感知测量值，然后通过活动轮廓对源图像进行区域划分，再将区域划分结果合并形成联合区域划分。通过联合区域划分和互信息计算融合权重，得到融合后的系数，再通过压缩感知系数重构算法得到融合后的图像。为了验证算法的有效性，进行了2组多焦点图像融合实验。实验表明：该方法相比传统的压缩感知图像融合方法，在主观视觉和客观评价指标方面都能得到更好的融合结果。

数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。