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《采用变步长正则回溯SAMP的压缩感知重构算法》

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简介：
本文提出了一种基于变步长正则回溯SAMP的新型压缩感知信号重构算法，提高了稀疏信号的恢复精度与速度。 压缩感知技术能够实现信号的编解码及特征提取，在学术界具有广泛的研究意义和深远的影响，并在各个领域内得到了应用。欢迎使用相关代码并进行交流探讨。原文对应的代码可在谷歌网盘下载，链接为：https://drive.google.com/file/d/1Kd3S_Zu18laAH92PrbrMtn6cPG023eXa/view?usp=sharing。

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  • 《采用变步长正则回溯SAMP的压缩感知重构算法》
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    本文提出了一种基于变步长正则回溯SAMP的新型压缩感知信号重构算法，提高了稀疏信号的恢复精度与速度。 压缩感知技术能够实现信号的编解码及特征提取，在学术界具有广泛的研究意义和深远的影响，并在各个领域内得到了应用。欢迎使用相关代码并进行交流探讨。原文对应的代码可在谷歌网盘下载，链接为：https://drive.google.com/file/d/1Kd3S_Zu18laAH92PrbrMtn6cPG023eXa/view?usp=sharing。
     
  • CS-SAMP压缩感知重建算法
    优质
    CS-SAMP是一种结合了压缩感知理论与逐次逼近方法的信号重建算法，能够高效准确地从少量采样数据中恢复原始信号。 该文件包含压缩感知重构算法中的SAMP算法，并且算法的注释非常详细。
     
  • 压缩感知中的重构算法：SP、OMP、SAMP和Cosamp
    优质
    本文章探讨了压缩感知领域内的四种关键重构算法——逐次投影（SP）、正交匹配 Pursuit（OMP）、 stagewise orthogonal matching pursuit （SAMP）及cosamp，分析它们的工作原理及其在信号处理中的应用。 压缩感知重构算法包括SP、OMP、SAMP以及cosamp；这些算法能够精确地重构一维信号，并可用于语音信号及生理信号（如脉搏信号）的压缩与重构。
     
  • 压缩感知的重构算法
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    压缩感知的重构算法是基于信号稀疏性理论，通过少量线性测量获取并重建离散信号的方法，广泛应用于数据采集与处理领域。 压缩感知重构算法SpaRSA属于凸优化类的重构算法，在MATLAB环境中可以直接调用。
     
  • CS_CoSaMP_matlab_压缩感知重构算法_
    优质
    简介：本资源提供了一种基于CoSaMP（压缩采样匹配追踪）算法的MATLAB实现代码，用于压缩感知信号的高效重构。 压缩感知的重构算法及其压缩采样匹配追踪算法的Matlab仿真代码可供学习交流使用。
     
  • 压缩感知重构算法经典论文合集：MP, OMP, SAMP, SP, CoSaMP, IHT等
    优质
    本合集精选了压缩感知领域内具有里程碑意义的经典论文，涵盖了诸如MP、OMP、SAMP、SP、CoSaMP及IHT等一系列核心重构算法，为研究者和从业者提供了宝贵的学习资源。 压缩感知中的各种重构算法经典论文合集包括MP、OMP、SAMP、SP、CoSaMP、ROMP、StOMP和IHT等方法，以及RIP准则的相关研究。
     
  • 压缩感知重构算法集合-CS_Recovery_Algorithms_OMP_SP_IHT.zip
    优质
    该资源包包含多种压缩感知（CS）领域的重要重构算法实现代码，包括正交匹配 Pursuit (OMP)，Subspace Pursuit (SP) 和 Iterative Hard Thresholding (IHT)，适用于信号处理及稀疏编码的研究与应用。 基于Matlab编写压缩感知重建算法集，包括OMP、CoSaMP、IHT、IRLS、GBP、SP 和 ROMP。(Matlab 代码用于 CS 恢复算法，其中包括 OMP, CoSaMP, IHT, IRLS, GBP, SP 和 ROMP。) 文件目录结构如下： - CS Recovery Algorithms.pdf - software 文件夹 在软件文件夹中包含以下内容： - Demo_CS_CoSaMP.m (3456 字节) - Demo_CS_GBP.m (8278 字节)
     
  • 基于压缩感知的StOMP重构算法
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    简介：本文提出了一种改进的信号重构算法——StOMP，该算法基于压缩感知理论，在稀疏信号恢复方面展现出了卓越性能和计算效率。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种突破传统采样理论的新型信号处理技术，它允许以远低于奈奎斯特采样定理规定的速率对信号进行采样，并通过重构算法恢复原始信号。StOMP (Stochastic Gradient OMP) 是压缩感知领域中的一种重构方法，结合了随机梯度下降法和正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）的优点。 在每一步迭代中，StOMP不仅找到与残差最相关的原子（即信号的基元素），还引入随机性来更新当前系数向量。这种策略有助于避免局部最优解，并增加全局搜索的可能性，从而提高重构性能和稳定性。 1. **压缩感知基础**： - **信号模型**：信号可以表示为稀疏或近似稀疏的基变换下的线性组合。 - **测量矩阵**：低速率采样过程由一个测量矩阵实现，该矩阵将原始信号映射到低维空间中。 - **重构问题**：目标是找到满足给定测量值和稀疏性的最小范数解。 2. **正交匹配追踪(OMP)**： - **基本步骤**：在每次迭代过程中，OMP选择与残差相关性最高的原子，并将其添加至支持集内，更新系数并计算新的残差。 - **优点**：简单、易于实现且对近似稀疏信号有较好的重构效果。 - **局限性**：容易陷入局部最优解，同时对噪声和非理想测量矩阵较为敏感。 3. **StOMP算法**： - **随机化更新**：在OMP的基础上，StOMP引入了随机扰动机制，在选择最佳原子时避免过度依赖当前残差的方向。 - **梯度下降法**：通过梯度下降调整系数值以使重构信号更接近实际信号。 - **迭代过程**：不断重复上述步骤直到满足预设的终止条件（如达到最大迭代次数或误差阈值）。 4. **图像重构评价标准**： - 评估指标包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)和均方误差(MSE)，用于衡量重构图像的质量。 - 这些度量帮助量化StOMP算法在不同条件下的表现，从而优化参数设计。 5. **代码实现说明**： - 包含中文注释以方便初学者理解算法细节及其实现过程。 - 通过良好的结构和清晰的文档提高代码可读性和复用性。 压缩感知中的StOMP重构技术结合了信号处理与图像重建方面的知识，涵盖了从基本概念到具体应用的技术框架。提供的一套完整实现方案对于学习者来说是一个很好的实践平台。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
    优质
    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。