激光雷达SLAM是LDS激光测距传感器与SLAM技术的结合。激光雷达测距LDS的原理是：从半导体激光器以一定的入射角度发射一束或n束激光照射被测物体，激光在物体表面发生散射或折射，通过透镜对反射激光汇聚成像，光斑成像在CCD传感器上（Charge-coupled Device，感光耦合组件）。当物体发生位移时，光斑也将随之产生移动，其位移大小通过信号处理器的计算而获得，由光斑位移距离计算出被测物体与基线的距离值。由于入射光和反射光构成一个三角形，位移计算运用了几何三角定理，故又被称为激光三角测距法。这种方法能够获得精度较高的距离信息。 通常线束越高，价格越高；采购量越大，价格越低。Quane

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落,为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收,必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延-多普勒域具有稀疏性,研究了OFDM系统中基于压缩感知的双选信道估计。为了克服信道的双选特性对信道估计造成的不稳定性,采用了正则正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法对信道进行估计。理论分析和仿真结果表明,与传统的最小二乘算法比较,在获得同样估计性能的条件下,采用ROMP算法和OMP算法需要的导频数大大减小;而且采用ROMP算法的信道估计要比OMP算法更加稳定,在同等条件下信道估计性能更好。

文档详细讲述了智能车环境感知及高精度定位技术，分析了国内外技术发展现状，结合应用案例对涉及的技术进行了详细分析，并对未来发展方向进行了预测，值得学习。

压缩感知可实现信号编解码，特征提取，研究意义广泛，影响深远，在领域内均具有应用。原文对应代码，欢迎使用，广泛交流，谢谢！

比较新的有关压缩感知成像方面的SCI论文，刚下载的，跟大家分享！

DASR （CVPR-2021）我们的论文DASR的官方PyTorch代码：。 抽象的 如今，无监督超分辨率（SR）一直在飞涨，这是因为它在实际场景中具有实用性和前景可观的潜力。 现成方法的原理在于增强未配对数据，即首先生成对应于现实世界高分辨率（HR）图像的合成低分辨率（LR）图像$ \ mathcal {Y} ^ g $现实LR域$ \ mathcal {Y} ^ r $中的$ \ mathcal {X} ^ r $，然后利用伪对$ {\ mathcal {Y} ^ g，\ mathcal {X} ^ r} $用于在有监督的方式下进行的培训。 不幸的是，由于图像转换本身是一项极富挑战性的任务，因此这些方法的SR性能受到生成的合成LR图像和实际LR图像之间的域间隙的严重限制。 在本文中，我们提出了一种用于无监督的现实世界图像SR的新颖的域距离感知超分辨率（DASR）方法。 训练数据（例

CAMP算法，一种压缩感知算法，可以实现复数矩阵形式的快速处理。给出了相应的文献。

模式识别与机器学习感知机算法python实现，PLA，POCKET，代码实现与实例解决。题目分析。

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip