CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白；
1、代码压缩包内容
主函数：main.m；
调用函数：其他m文件；无需运行
运行结果效果图；
2、代码运行版本
Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主；
3、运行操作步骤
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开main.m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询
如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片；
4.1 博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
图像重建：ASTRA算法图像重建、BP神经网络图像重建、投影法图像重建、小波变换图像分解重建、字典学习KSVD图像低秩重建、主成分分析PCA图像重建、正则化图像去噪重建、离散余弦变换DCT图像重建、卷积神经网络的图像超分辨率重建、SCNN图像重建、SAR图像重建、OSEM重建、超分辨率图像重建、Zernike矩图像重建、Split Bregman图像重建
2024-11-04 20:26:30
10KB
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对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像，从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目
标是不适定问题，且观测噪声也会影响重建结果。在频率步进连续波ISAR 系统回波观测模型基础
上，结合压缩感知原理，给出了一种基于全变差正则化的ISAR 压缩感知成像模型，通过将该优化
模型转化为一系列简单代理函数进行求解，提出了一种快速优化最小算法。最后在不同回波信噪
比条件下进行仿真验证。实验结果表明，当回波信噪比大于10 dB 时，本文方法明显优于距离–多
普勒算法和基于L 1 范数的压缩感知成像方法。
2024-05-17 13:29:04
398KB
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针对矿山井下环境的特殊性导致井下监测到的海量信息的获取受到限制等问题,对目前备受关注的基于信号稀疏性的新型采样理论——压缩感知理论进行研究,以矿山物联网为研究对象,介绍了压缩感知基本理论及关键技术,分析了压缩感知理论在这个应用环境中的优势,理论上满足矿山物联网应用的需求。最后,利用Matlab仿真软件,对煤矿井下采集到的瓦斯浓度数据进行稀疏性分析、压缩与重构,结果表明压缩感知技术可以较精确地恢复原始瓦斯浓度信号。
2024-01-12 17:54:44
240KB
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（2）联合稀疏表示
构造压缩测量矩阵 对接收信号
进行联合稀疏表示，即是充分利用接收信号自身以及接收信号之间的相关性信息，对变换域系数进行联合编码，对接收信号进行降低冗余度的信息融合 。
分布式压缩感知（DCS）与MIMO雷达
3 压缩感知应用
2023-12-04 16:17:21
2.83MB
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基于压缩感知的图像加密算法，稀疏基用的是小波，重构用的是OMP(Compressed sensing image encryption algorithm)
2023-05-09 20:48:29
59KB
实现基于压缩感知的数字图像水印算法，主要包括水印嵌入、水印提取及子程序三大部分。水印载体图像和原水印图像使用者可以自行更改。(This program functions for the realization of compression based digital image watermarking algorithm, including watermark embedding, watermark extraction and subroutines three major parts. The watermark carrier image and the original watermark image can be changed by the user.)
2023-05-05 15:41:59
11KB