基于块稀疏贝叶斯学习的多任务压缩感知重构算法

基于压缩感知的雷达信号DOA估计，采用的是线性调频信号

压缩感知图像matlab代码可重现的深度压缩感测 基于深度学习的压缩感知（DCS）的源代码集合。 提供源代码，pdf，doi的链接。 根据采样矩阵类型（基于帧/基于块），采样比例（单比例，多比例）和深度学习平台对相关作品进行分类。 其他部分中提供了除采样，图像/视频重建以外的代码。 P / s：如果您知道任何源代码，请告诉我。 基于块的DCS 单刻度感应 AMPD-Net：[PyTorch] Z. Zhang，Y。Liu，J。Liu，F。Wen，C。Zhu，“ AMP-Net：基于降噪的深度展开以进行压缩图像感测”，IEEE图像处理事务，2021年。 DRCS-SR H. Kasem，M。Selim，E。Mohamed和A. Hussein，“ DRCS-SR-深度鲁棒压缩感知为单图像超分辨率”，IEEE Access，2020年。 OPINE-Net [Pytorch] 张健，陈钊，高文“优化启发的紧凑型深度压缩感测”，IEEE信号处理选定主题期刊（JSTSP），第1卷。 14号2020年5月，第4页，第765-774页。[pdf] DUF-WL1： J. Zhang，Y. Li，Z

使用两层感知器网络解决异或问题的程序，使用MATLAB编写，希望大家一起讨论，很简单的神经网络基础问题，可以帮助大家理解神经网络的算法。

matlab终止以下代码PWRC源代码发布。 作者：吴庆波版本：Beta1.0 作者在中国电子科技大学信息与通信工程学院就读。 这项研究旨在开发更合理，更可靠的秩相关指标（RCI）来评估不同的IQA模型。 当两个不同的排名结果共享相同的Spearman或Kendall的排名相关系数时，我们直观地说明它们可以推荐完全不同的增强结果。 客观测试和主观测试都证实，用户友好的RCI倾向于奖励对高质量图像进行正确排名的能力，并抑制了对不敏感排名错误的关注。 ================================================== ========================= - - - - - - - - - - - - -版权声明 - - - - - - - - - - - - -----------版权所有（c）中国电子科技大学2018年保留所有权利。 对于希望将代码用于非商业研究和/或教育目的的研究人员和教育工作者，我们可以提供以下条款： 研究人员仅可将代码用于非商业研究和教育目的。 研究人员对其使用该代码承担全部责任，并应就其因使用该代码而引起的任何和所

网络安全态势感知技术研究.pdf

可得到压缩感知测量矩阵，二进制分块对角矩阵的生成

针对现有二进制测量矩阵重构性能和硬件实现的负相关性，提出了一种新型压缩感知二进制测量矩阵——伪随机块对角矩阵（PRBD）。PRBD矩阵使用平衡正交Gold序列、块对角矩阵和降采样矩阵，通过结构化的方法构造，不仅保留了确定性矩阵易于硬件实现和计算复杂度低的优点，而且有利于贪婪追踪算法进行图像重构。实验结果表明，PRBD测量矩阵具有良好的重构性能，在峰值信噪比（PSNR）的指标上比常用的二进制测量矩阵提高0.5 dB以上。特别地，PRBD测量矩阵可采用图像分块重构的方法，在保证重构性能良好的情况下，图像重构需要的时间较短。

5.单输出感知机梯度.pdf

6.多输出感知机梯度.pdf