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MATLAB中,对压缩感知随机梯度贪婪类追踪算法的性能进行了比较。

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简介:
该程序是本人所撰写论文的重要基础,经过实际验证其功能完全可用。目前,已经成功地运用该程序发表了多篇高质量的SCI学术论文。若在使用过程中有任何疑问或需要进一步的交流与探讨,欢迎随时提出并进行沟通。

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客服
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  • (基于MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB平台,对比分析了压缩感知中随机梯度贪婪追踪算法的性能,为信号处理领域提供理论支持与实践指导。 该程序是我发表论文的基础代码,已经过实测验证可用,并且我已经利用此程序发表了多篇SCI论文。对于任何不清楚的地方,欢迎留言交流讨论。
  • MATLAB成功率
    优质
    本研究在MATLAB环境下对比分析多种贪婪追踪算法在压缩感知中的成功率,旨在为信号处理和数据压缩领域提供优化方案。 这是我编写的基础类压缩感知重构算法,主要涉及匹配追踪类算法。
  • 正交匹配(OMP)简介:一种恢复 - MATLAB开发
    优质
    本项目介绍并实现了正交匹配追踪(OMP)算法,这是一种用于信号处理和压缩感知领域的高效贪婪型稀疏编码方法。通过MATLAB代码展示了如何利用OMP进行信号恢复。 正交匹配追踪算法(OMP)是一种贪婪的压缩感知恢复算法,在每次迭代过程中选择感知矩阵的最佳拟合列,并在由所有先前选定列构成的子空间中执行最小二乘 (LS) 优化。尽管这种方法不如 Basis 追踪算法准确,但它的计算复杂度较低。Matlab 函数需要三个输入参数:稀疏度 K、测量向量 y 和传感矩阵 A。该函数输出恢复得到的稀疏向量 x。
  • Matlab源码-绕匹配应用...
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    本项目提供基于MATLAB实现的绕行匹配追踪算法代码,用于研究和探索其在信号处理领域中压缩感知技术的应用。 压缩感知中的迂回式匹配追踪算法是一种在该领域内应用的特定技术。本段落档提供了实现这一算法的MATLAB源代码,并引用了《计算机研究与发展》期刊2014年9期的相关内容,详细介绍了如何通过迂回方式改进传统的匹配追踪方法以适应压缩感知的需求。
  • 基于正交匹配稀疏信号恢复
    优质
    本研究提出了一种基于贪婪正交匹配追踪(OMP)的新型算法,用于提高压缩感知中稀疏信号的恢复精度和效率。 稀疏信号恢复问题一直是多个研究领域中的热点话题。在压缩感知(CS)技术的发展过程中,可伸缩的恢复算法成为了近年来备受关注的研究方向之一。本段落首先探讨了正交匹配追踪(OMP)算法中迭代残差的特点,并在此基础上提出了一种新的贪婪型算法——贪婪OMP算法。该新方法通过识别多个原子并剔除与最佳候选高度相似的部分来改进原有的OMPM机制,从而优化信号的恢复过程。 实验结果显示,在处理高斯和二进制稀疏信号时,所提出的GOMP算法相较于传统的OMP技术能够显著提升恢复性能。此外,我们还对贪婪常数在新方法中的作用进行了深入分析,并通过一系列实验证明了其对于改善整体恢复效果的重要性。
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    本资源探讨了在信号处理领域中OMP和LS-MP两种贪婪算法与标准MATLAB实现之间的性能差异,提供了详细的MATLAB代码和实验结果。 本段落探讨了在压缩采样中各种贪婪算法性能的MATLAB仿真比较,包括LS-MP、OMP、WMP以及硬阈值算法。
  • CS-BP(基
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    简介:CS-BP算法是压缩感知领域中一种基于基追踪的方法,通过优化技术从少量线性测量值中恢复出稀疏信号,广泛应用于数据压缩与信号处理。 压缩传感与压缩感知技术中的BP算法(基追踪算法)经过测试能够实现数据的压缩感知重构。
  • 分析.m
    优质
    本论文对多种压缩感知算法进行了全面而深入的比较分析,旨在揭示不同算法在数据采集与信号恢复过程中的性能优劣,为实际应用提供参考依据。 利用MATLAB仿真比较基追踪(BP)算法、正交匹配追踪(OMP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在不同信噪比下的性能。
  • matlab-file.zip_认无线电资源分配_例公平
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    本资源包包含MATLAB代码,用于分析和比较认知无线电网络中的资源分配策略——具体而言是比例公平算法与贪婪算法在资源分配上的性能表现。 greedy_fair文件探讨了认知无线电系统中贪婪算法与比例公平算法在资源分配上的对比仿真结果。该结果显示了两种算法分别在系统效益及公平性方面的性能差异。
  • 基于基重构
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    本研究提出了一种基于基追踪的创新压缩感知重构算法,旨在提高信号恢复精度和效率。通过优化稀疏表示,该方法适用于各类大规模数据处理场景。 该代码实现了压缩感知重构算法中的基追踪(BP),并且有详细的注释可以直接运行。