离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码__MATLAB codes for _Root sparse Bayesian learning for off-grid DOA estimation_.zip 在信号处理领域，方向到达（Direction of Arrival, DOA）估计一直是研究的热点。离网DOA估计关注于在缺乏精确阵列流型信息的情况下，对入射信号的方向进行估计。径向稀疏贝叶斯学习（Root Sparse Bayesian Learning, root-SBL）是一种新兴的算法，它利用贝叶斯推断框架，通过稀疏性先验信息实现对信号参数的估计。这种方法尤其适用于多源信号环境，能够有效分离和定位来自不同方向的信号。 径向稀疏贝叶斯学习作为一种统计信号处理方法，其核心在于通过引入稀疏先验信息来增强信号检测的准确性。在实际应用中，这一算法能够处理信号源非严格稀疏的情况，对于非网格（off-grid）场景同样有效。传统的DOA估计方法，如多重信号分类（MUSIC）和最小范数法（MNM），在面对离网问题时存在估计偏差和分辨率低下的问题，而root-SBL算法通过迭代优化，能够克服这些问题，提供更为精确的估计。 root-SBL算法的实现通常涉及到复杂的数学推导和数值计算。在MATLAB环境中，通过编写特定的代码来实现该算法，可以为研究者和工程师提供一个直观且易于操作的工具。这些MATLAB代码通常包含了信号的生成、模型参数设置、算法参数调整以及最终的性能评估等多个环节，为用户提供了完整的实验流程。 在算法的MATLAB代码实现中，可以观察到以下几个关键步骤： 1. 初始化参数：包括信号源的数量、信噪比（SNR）、阵列的配置等。 2. 信号模型构建：基于已知或假设的信号和噪声模型来构建信号的统计特性。 3. 迭代更新：通过迭代过程不断更新信号的估计值，直到满足收敛条件。 4. 结果分析：对估计得到的DOA结果进行分析，包括误差统计和分辨率分析等。 对于root-SBL算法的MATLAB实现而言，其代码通常需要精心设计以确保计算效率和结果的准确性。这些代码可能涉及矩阵运算、优化算法以及性能评估等多个方面。在用户界面上，应当提供友好的交互功能，以便用户能够方便地进行实验设置和结果查看。 离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码提供了一个强大的工具，用于在复杂的信号环境中准确地估计信号的到达方向。该算法和代码实现了将理论算法与实际应用相结合，为相关的学术研究和工程实践提供了有力的支持。

离网DOA估计的径向稀疏贝叶斯学习MATLAB代码__MATLAB codes for _Root sparse Bayesian learning for off-grid DOA estimation_.zip 径向稀疏贝叶斯学习(Root Sparse Bayesian Learning, Root SBL)是一种用于信号处理的高级统计算法，尤其在方向估计(direction of arrival, DOA)领域中发挥了重要作用。DOA估计是指确定声波或电磁波等信号源的方向。在许多实际应用场景中，如雷达、声纳、无线通信以及定位系统，DOA估计是一个关键问题，对于系统性能的提升至关重要。 Root SBL算法在处理离散信号源时，能够提供更准确的估计。与其他稀疏表示方法相比，Root SBL不仅具有更高的定位精度，还能够在信号源完全离散的情况下，有效地处理信号。这使得它在信号处理领域受到广泛关注，并成为了一项研究热点。 Matlab是一种广泛应用于算法开发、数据可视化、数值计算的高级语言和交互式环境。Matlab提供了一套丰富的函数库，支持多种算法的快速实现和仿真，包括Root SBL算法。因此，Matlab是研究和实现Root SBL算法的一个理想平台。 在Matlab环境中，Root SBL算法的实现通常涉及复杂的数学运算，包括矩阵运算、向量处理、概率密度函数的估计以及优化算法等。使用Matlab的用户可以便捷地调用各种内置函数，进行数据处理和算法仿真，从而深入研究算法的特性及其在不同场景下的表现。 为了支持研究者和工程师使用Matlab进行Root SBL算法的开发和实验，已有开发者分享了Root SBL算法的Matlab代码包。这些代码包通过封装Root SBL算法的核心功能，使得用户无需从头开始编写复杂算法，大大缩短了开发周期，并减少了实现过程中的错误。 代码包中可能包含了算法实现所需的多个脚本文件，如初始化参数设置、算法参数调整、信号模拟、稀疏表示计算、DOA估计结果输出等。用户可以通过修改这些脚本中的参数，针对具体的应用场景进行算法调整和优化，以获得最佳性能。 Matlab环境下的Root SBL算法代码包，为信号处理领域的研究者和工程师提供了一个强有力的工具，可以方便地实现、测试并优化离网DOA估计技术。它不仅推动了算法的实际应用，也为相关领域的深入研究提供了便利。

Mstar晨星Mtk芯片bin固件格式解包打包软件是一款专门针对Mstar晨星Mtk芯片的bin固件进行解包和打包处理的工具软件。这款软件的主要功能包括对bin固件文件的解压缩和重新压缩，使用户能够对固件进行查看、编辑或更新。该软件支持sparse新版压缩技术，这是一种常用于Android系统中，以减少只读存储器(ROM)占用空间的压缩技术，它允许在不完全解压的情况下读取文件。这种技术支持可以使得固件文件体积更小，节省空间，同时也加快了固件的读写速度。 极米所有bin格式固件均可通过这款软件进行解包和打包。极米科技是一家专注于智能投影设备的高新技术企业，其产品广泛应用于家庭影院、商务演示以及教育等领域。这意味着，无论是家用的微型投影仪还是商务用的高端投影机，只要是极米品牌的产品，其固件升级都可能需要通过这款软件来完成。 该软件操作简单，适合各种层次的用户使用。对于不熟悉固件操作的普通用户来说，简单直观的操作界面可以帮助他们轻松完成固件的解包与打包，无需复杂的操作流程。同时，对于高级用户而言，如开发者或者维修人员，该软件也提供了丰富的功能来满足他们的专业需求。例如，他们可以通过解包固件，深入研究固件内部结构，对固件进行必要的修改，以达到定制化或解决问题的目的。 由于固件通常涉及产品的核心运行代码，解包和打包固件是一项需要谨慎操作的工作。固件解包打包不当可能会导致产品损坏或功能异常，因此，使用这类软件时，用户必须严格按照操作指南进行，确保固件的完整性和安全性。此外，从合法途径获取固件文件也非常重要，以避免违反版权法律或造成不必要的法律风险。 考虑到固件通常是嵌入式系统的核心组成部分，这类软件在嵌入式系统开发领域有着广泛的应用。开发者可以利用此类工具对固件进行更新和维护，从而提高产品的性能和稳定性。在物联网快速发展的今天，越来越多的智能设备都依赖于固件来控制其功能和行为，因此固件管理工具如Mstar晨星Mtk芯片bin固件格式解包打包软件的重要性日益凸显。 Mstar晨星Mtk芯片bin固件格式解包打包软件提供了一个简单高效的方式来处理bin格式固件，无论是对于终端用户、开发者还是维修人员，都是一款十分实用的工具。它支持sparse新版压缩技术，为处理极米等品牌的固件提供了便利，有助于提高工作效率和产品质量。

需要配和指定版本torch-1.9.1+cu111使用，请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.9.1+cu111对应cuda11.1和cudnn，注意电脑需要有nvidia显卡才行，支持GTX920以后显卡，比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡

需要配和指定版本torch-1.9.1+cu111使用，请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.9.1+cu111对应cuda11.1和cudnn，注意电脑需要有nvidia显卡才行，支持GTX920以后显卡，比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡

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。

将Android的raw ext4 image转换成为sparse image的工具。用法： img2simg <sparse_image_file> []

贝内斯底关于回声消除的作品，值得大家下载下来详细研究

逻辑回归matlab 代码 2018-MLSP-sparse-bayesian-logistic-regression Matlab code to reproduce some of the results of the paper. Maxime Vono, Nicolas Dobigeon, Pierre Chainais, , Proc. of MLSP, 2018. Copyright Copyright (c) 2018 Maxime Vono.

这篇论文提出的稀疏迭代最近点算法具有较强的抗噪性，对包含噪声的点云数据进行配准时有较好的效果