Matlab dpcm编码代码压缩感测 有关基于迭代/优化/深度学习/基于深度神经网络的图像/视频（量化）压缩/压缩感测（编码）的最新论文和代码。 基于块的DCS 单刻度感应 TGDOF [Matlab] R. Liu，Y。ZHang，S。Cheng，X。Fan，Zo Luo，“鲁棒压缩感测MRI的理论上有保证的优化框架，” AAAI人工智能大会会议录，2019年。 DNN-CS-STM32-MCU [Tensorflow] 实验室信号处理-深度神经网络在STM32 MCU板上用于基于CS的信号重建 提示CSNet [Matconvnet] W. Shi等人，《使用卷积神经网络的图像压缩传感》，IEEE Trans。 图像处理，2019年。 感知CS [[代码]]（）[Caffe] 杜J，谢X，王C，石G.``感知压缩感知''，中国模式识别与计算机视觉会议，第268-279页，2018年。 ISTA-Net [Tensorflow] Z. Jian和G. Bernard，“ ISTA-Net：基于可解释性优化的启发式深度网络，用于图像压缩传感”，IEEE计算机视觉和模式识别国际会议，2

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

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

当前信号处理领域的热点之一——压缩感知的数学著作。尽管称为introduction，但还是有相当难度的。学好此书，对于发压缩感知方面的文章大有裨益。

压缩感测理论近年来引起了广泛的关注，并且稀疏信号重建已广泛用于信号处理和通信中。 本文解决了稀疏信号恢复的问题，尤其是在非高斯噪声的情况下。 本文的主要贡献是提出了一种算法，其中负熵和重新加权方案代表了解决问题方法的核心。 信号重建问题被形式化为约束最小化问题，其中目标函数是误差统计特征项，负熵和稀疏正则项项测量值p的范数之和，对于0 <p <1。但是，p-范数会导致非凸优化问题，难以有效解决。 在这里，我们将'p-范数视为加权的'1-范数的严重范数，以使子问题变得凸。 我们提出了一种优化算法，该算法结合了前向后向拆分。 该算法速度快，能够成功准确地恢复具有高斯和非高斯噪声的稀疏信号。 若干数值实验和比较证明了该算法的优越性。

遥感数字图像分析，外文电子书，清晰版本，非常适合了解掌握遥感图像的成像机理以及各类常见处理。

目录：遥感的起源与应用、重要遥感卫星、关键技术和参数、趋势与发展

用Compressive Sensing方法利用估计MIMO信号的DOA 入门程序

数据融合matlab代码很棒的遥感深度学习 在这个项目中，我们将开源一些用于遥感分析任务的基线代码，例如语义分割，场景分类，对象检测和图像字幕。我们还将收集一些可用于遥感图像研究和开发的公共数据集。分析。 公共遥感数据集 基线代码（语义分割/场景分类/对象检测/图像字幕） OpenSoure代码 关于遥感的补充 公共遥感数据集 1，语义分割 6种城市土地覆盖物类别，光栅蒙版标签，4波段RGB-IR航拍图像（0.05m分辨率）和DSM，38个图像斑块 类别 指数 标签 颜色 1个 防渗表面 255、255、255 2个 建造 0、0、255 3 低植被 0、255、255 4 树 0、255、0 5 车 255、255、0 6 杂波/背景 255，0，0 下载 10种土地覆盖类别，从农作物到小型车辆，57张1x1km图像，3/16波段Worldview 3图像（0.3m-750m分辨率），Kaggle内核 10个土地覆盖类别，2017年高云Sentinel-2图像的时间堆栈（R，G，B，NIR，SWIR1，SWIR2; 10 m分辨率），带云罩，斯洛文尼亚官方土地使用土地覆盖层作为地面实

CSPHANTOM 是专为压缩感知 MRI 算法开发而设计的测试体模。 它被设计为在梯度变换下是非稀疏的，并且包含难以通过部分傅立叶采样重现的特征。 我们希望该模型可用于评估无噪声域中压缩感知 MRI 重建算法的质量和准确性，以便改进 CS MRI 的实际应用。