”压缩感知“ 的搜索结果

     如果矩阵的各行或列是线性...压缩感知理论的核心问题是信号的稀疏表示、观测矩阵的设计和重构算法，信号本身或在变换域中的系数越稀疏，观测矩阵和稀疏基构成的压缩感知矩阵的受限等距常数越小，则压缩感知的性能越好。

压缩感知原理

标签：   算法

     感知压缩难点在于，压缩后的数据并不是压缩前的数据的一个子集，并不是说，本来有照相机的感光器上有一千万个像素，扔掉其中八百万个，剩下的两百万个采集到的就是压缩后的图像，──这样只能采集到不完整的一小块...

     L1范数问题是一个凸优化问题，可以使用已有优化算法求解，在某些条件下（如RIP，Coherence Property）等，这个L1范数最小化问题可以找到与L0范数最小化问题相同的解，即原信号的正确稀疏表示。从数学上来说，CS就是...

     总结一下最近看的压缩感知（Compressed Sensiong）的内容。 它是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 一. 将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号，必然要经过采样的过程。问题在于，应该用多大的采样频率，即...

     为满足笔者自身的需求，遂写了这篇博客，目的是总结一下对压缩感知的理解！ 1.符号说明 为方便后续内容的说明，本篇博客中所说的信号均为一维信号！ 2.理论内容 2.1 压缩感知 压缩感知（Compressed Sensing，CS）...

     相较于传统的采样和编码方法，压缩感知通过充分利用信号的稀疏性或低维性质，在采样和编码过程中实现更高效的信号重构和恢复，从而在保证一定的重构质量的前提下，实现对信号的有效压缩和传输。通过充分利用信号的...

     针对现有光栅光谱解调方式所需数据量较大不利于数据传输及处理的现状，应用压缩感知算法通过少量光谱数据采集实现高精度光栅光谱的重构。选取可调谐法布里珀罗(F-P)滤波器解调方式（TFPDA）作为参照并以布拉格光栅...

     压缩感知图像matlab代码 [IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2016]（），第449-458页。 项目页面： 介绍： ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法，可从压缩感测（CS）随机测量中重建图像。 在本文中，我们展示...

     压缩感知是针对稀疏或可压缩信号进行采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,重建算法是其中关键的一部分,对采样过程中的准确性验证有着重要的意义。在研究和总结目前已有重建算法的基础上,提出了一种新的...

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