使用深度学习和压缩感测的暴力人群行为检测

pcg matlab代码具有压缩感测的单元素超声成像 孟伟EE 367最终项目2021年3月19日 您可以在中找到该代码的当前版本。 请参阅以获取其他媒体。 安装 的MATLAB 确保您已安装最新版本。 场二 该项目利用了Field II超声仿真库。 请从下载并安装适当版本的Field II。 要安装该库，您必须将Field II子目录添加到您的MATLAB路径中。 您可以通过右键单击MATLAB文件浏览器中的Field II子目录，然后选择添加到路径->选定文件夹来执行此操作。 用法 提供了该脚本的一些版本： NoMask.m-无延迟掩码的仿真和重建。 由于换能器近场中的不均匀性，有关场景的某些信息仍可以重建。 SingleRotation.m-使用延迟掩码进行仿真和重建，仅需旋转一圈即可采样。 重建的图像在特征方面看起来很准确，但是背景噪音很多。 MultiRotation.m-使用多次旋转的延迟蒙版进行仿真和重建。 在R = 4旋转的情况下，重建的图像看起来非常好。 关键参数（R，电子SNR等）可以在文件顶部进行调整。 在MATLAB中运行每个脚本时，它将显示一些图形并将它们另存

当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

DFT的matlab源代码ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建 该存储库是研究论文ReconNet的实现。 ReconNet：来自压缩感测的图像的非迭代重建-Kuldeep Kulkarni，Suhas Lohit，Pavan Turaga，Ronan Kerviche，Amit Ashok [] [] 侦察网 本文从压缩感知的随机测量中介绍了一种非迭代且非常快速的图像重建算法。 作者提出了一种CNN体系结构，该体系结构输出中间重构，该中间重构会进一步经过降噪器以进一步改善重构。 当任务是识别图像中的主要内容时，此算法适用。 它尝试获取很少的测量值，并且仍然能够重建图像以保留场景的属性。 此外，由于它具有非迭代性质，因此在计算上不昂贵，并且可以在资源受限的环境中引入。 下图取自研究论文。 压缩感测 它是一种广泛用于信号处理的技术，用于以次Nyguist速率对信号进行采样。 它利用信号稀疏的优势来重构原始信号。 通常将输入信号转换为DFT或DCT以使其稀疏。 测量原始信号的少量随机线性投影（小于信号大小），并使用重建算法恢复原始信号。 在本文中，通过生成随机高斯矩阵，然后对其

压缩感知图像matlab代码压缩传感 使用压缩感测的图像压缩。 概括 此存储库正在开发，这是UC Berkeley的EE227BT凸优化课程的班级项目的一部分。 作者是加州大学伯克利分校EECS系的研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 组织 该存储库中的文件组织如下。 compressed_sensing/presentation目录包含幻灯片组的副本，以及幻灯片中使用的一些图像。 compressed_sensing/writeup目录包含最终报告的副本。 compressed_sensing/data目录包含三个示例图像。 实际上，幻灯片和报告中的所有示例均使用lenna.png图像。 compressed_sensing/reconstructions目录包含两个子目录： matlab figures和python figures ，这两个子目录（并不令人惊讶地）包含分别由用MATLAB和Python编写的测试脚本创建的压缩和重建结果。 compressed_sensing/src目录还包含两个子目录。 matlab子目录包含我们最新的代码库。 这

我们提出了一种简单有效的迭代加权算法通过压缩感测提高图像重建的恢复性能（CS）。 数值实验结果表明，所提出的新方法与标准相比，在图像质量和计算复杂度方面均胜过最小化1 l以及其他迭代加权的1 l算法CS中的图像重建。

压缩感知l1重建算法matlab代码稀疏引力波 稀疏方法（和压缩感测）应用于重力波信号处理 如果不是稀疏方法，互联网将是一个漂亮但相对空白的地方。 大多数有损压缩方法（例如，在图像的情况下）基于以下观察结果：常用基础系统（例如，原始像素）中的大多数系数都可以忽略不计或可忽略不计。 从电信到地震现象，自然界的几乎每个领域都可以看到这种稀疏概念。 该项目的重点是时空本身的振动。 根据信号源，引力波信号预期在四个主要的感应基极稀疏：瞬态（“突发”）源在时域中将以孤立脉冲的形式出现，准单色（“连续”）信号将以较小的形式出现傅立叶域中的频率数量。 不稳定紧密紧凑的二元系统的早期（平稳阶段）吸气部分有望在时频（“线性调频”）平面（）上产生稀疏信号。 最终，在傅立叶域中的检测器间互相关空间中，所谓的“随机背景”稀疏。 “最近”已经开发了一个功能强大的数学框架，例如，只要已知信号在某些表示形式上是稀疏的（即使您不知道），就可以准确地重建采样速率远低于您天真的期望的采样率的信号。无法明确知道哪种表示形式）。 在这里，我给出了如何将这些稀疏方法应用于重力波数据分析的草图。 在某些情况下，它们可能会提高计算