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稀疏信号
稀疏信号
信号重构算法
信号重构算法
压缩感知理论
稀疏信号
贪婪算法
SP算法
一种快速有效、性能可靠的信号重构算法是压缩感知理论的核心部分,对于这部分内容,许多卓有成效的研究工作正在陆续展开。从压缩感知理论提出至今,已经出现了多种稀疏信号的重构算法。重构算法主要可以归结为三大类:贪婪算法,凸松弛算法和组合算法。这里主要是SP算法
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压缩感知中基追踪重构方法
压缩感知
基追踪
重构方法
稀疏信号
图像重构
压缩感知中基追踪重构方法,用于稀疏信号的重构,本程序用于图像重构
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最优化问题求解,压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用
最优化问题求解
压缩感知方法
稀疏信号
图像处理
陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解,压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用(压缩、重构、降噪等)。
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压缩感知理论中的信号恢复问题
压缩感知
信号恢复
理论
参数估计
稀疏信号
该代码实现的是压缩感知理论中的信号恢复问题。将压缩感知理论中的信号恢复问题转化为带参数约束的回归问题,从而利用贝叶斯理论实现参数估计,从而得高效的重建稀疏信号。
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