Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，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，可私信博主或扫描视频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

OMP，即Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪），是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的算法，主要用于稀疏表示和重构。它被设计用来在高维空间中找到一个信号的最稀疏表示，通常是在过完备的字典中。在标题和描述中提到的，OMP算法用于稀疏还原和稀疏采样，这涉及到将复杂信号分解成少数非零系数与基础向量的线性组合，以实现数据压缩和高效存储。 在稀疏还原中，OMP通过迭代过程来寻找信号的最佳稀疏表示。每次迭代，它都会找到与残差最相关的字典原子，并将其添加到当前的稀疏系数向量中，然后更新残差。这个过程会一直持续到达到预设的迭代次数或者非零系数的数量满足某个阈值。在L1范数约束下，OMP倾向于找到更稀疏的解，因为L1范数最小化可以诱导稀疏性。 L1范数是每个元素绝对值之和，而L2范数是所有元素平方和的平方根。在信号恢复问题中，L1范数比L2范数更倾向于产生稀疏解，这是因为L1范数的最小化在某些情况下等价于稀疏解的寻找。在压缩感知理论中，L1范数恢复被广泛采用，因为它能够从较少的采样数据中恢复原始信号。 描述中的“高保真，速度快”指的是OMP算法在保持重构信号质量的同时，具有较高的计算效率。OMP的性能与字典的质量、信号的稀疏度以及采样率等因素密切相关。功能全的OMP可能包括了多种优化策略，如两步优化或固定优化，以适应不同的应用场景。 "Sept1，sept2"可能是两个特定的版本或者阶段，可能代表了算法的不同改进版本或者实验设置。"在得到稀疏系数，还原求误差"这部分意味着算法不仅能够找到信号的稀疏表示，还能计算出重构误差，以便评估恢复的准确性。 文件列表中，ompver.m、omp2.m、omp.m可能是实现不同版本或变体的OMP算法的代码文件，ompdemo.m可能是示例代码或演示脚本，ompspeedtest.m可能是用于测试算法速度性能的脚本，Contents.m可能是包含算法简介或文档的文件，faq.txt和readme.txt通常包含常见问题解答和使用指南，而0和private可能是数据文件或未命名的文件夹。 这个压缩包提供了OMP算法的实现和相关资源，适用于研究、教学或实际应用中进行信号的稀疏表示和恢复。用户可以通过阅读和运行这些文件来理解并应用OMP算法，同时评估其在不同条件下的性能。

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

考虑以下问题：给定 R(mxn) 中的矩阵 A，R(m) 中的向量 b 且 e>0，计算满足 norm(Ax-b)<=e 的向量 x，如果存在，则 x在所有这些向量中具有最少数量的非零条目。

大型稀疏线性方程组的迭代数值解法的英文教材

（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

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md