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Matlab fig生成代码-BCS：贝叶斯压缩感知与多任务压缩感知

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简介：
本项目提供了一套基于Matlab的fig文件自动生成工具，专为贝叶斯压缩感知（BCS）和多任务压缩感知研究设计。通过简洁高效的代码实现复杂的数据可视化需求。 Matlab的无花果生成代码贝叶斯压缩感知这套Matlab（7.0）函数包含用于重现以下两篇论文的一些结果的核心代码：史浩（Shihao Ji），亚雪（Ya Xue）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。信号处理，第一卷56号2008年6月6日；以及史浩（Shihao Ji），戴维·邓森（David Dunson）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。信号处理，第一卷57号1，第92-106页，2009年1月。 BCS演示图2.m->生成图2 实施BP需要l1-magic的以下两个Matlab文件： l1qc_logbarrier.m 和 l1qc_newton.m Fig4_ab.m -> 生成图4（a，b） multi_random_measures.m ---->为图4(a)生成“随机”曲线 multi_optimized_measures.m ----> 生成图4(a)的“Optimized”曲线 multi_approx_measures.m ----> 生成“大约”。 图4(a) 的曲线

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  • Matlab fig生成代码-BCS：贝叶斯压缩感知与多任务压缩感知
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    本项目提供了一套基于Matlab的fig文件自动生成工具，专为贝叶斯压缩感知（BCS）和多任务压缩感知研究设计。通过简洁高效的代码实现复杂的数据可视化需求。 Matlab的无花果生成代码贝叶斯压缩感知这套Matlab（7.0）函数包含用于重现以下两篇论文的一些结果的核心代码：史浩（Shihao Ji），亚雪（Ya Xue）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。信号处理，第一卷56号2008年6月6日；以及史浩（Shihao Ji），戴维·邓森（David Dunson）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。信号处理，第一卷57号1，第92-106页，2009年1月。 BCS演示图2.m->生成图2 实施BP需要l1-magic的以下两个Matlab文件： l1qc_logbarrier.m 和 l1qc_newton.m Fig4_ab.m -> 生成图4（a，b） multi_random_measures.m ---->为图4(a)生成“随机”曲线 multi_optimized_measures.m ----> 生成图4(a)的“Optimized”曲线 multi_approx_measures.m ----> 生成“大约”。 图4(a) 的曲线
     
  • 基于贝叶斯的压缩感知Matlab源码
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    本项目提供了一套基于贝叶斯理论的压缩感知算法实现，采用Matlab编写。代码旨在促进稀疏信号处理的研究与应用，适用于学术研究和工程开发。 从杜克大学网站上下载的贝叶斯压缩感知代码可以完全运行，并且是学习该主题的基础性代码。
     
  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像_SAR成像_压缩感知SAR
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    本项目聚焦于SAR（合成孔径雷达）技术，探索其在目标感知及图像生成中的应用，并深入研究压缩感知理论如何优化SAR成像过程，提高效率和分辨率。 基于压缩感知的SAR成像算法利用了压缩感知技术来提高合成孔径雷达（SAR）图像的质量与效率。该方法通过在数据采集阶段进行稀疏采样，然后借助先进的重建算法恢复出高分辨率的图像，从而大大减少了所需的观测时间和存储空间需求。 具体而言，在传统的SAR系统中，为了获得高质量成像结果需要收集大量的原始数据，并且这些数据往往具有很高的冗余度。而引入压缩感知理论后，则可以在保持信号完整性的前提下大幅度降低采样率；同时利用目标场景的稀疏特性作为先验知识指导后续处理过程。 因此，基于压缩感知技术应用于SAR成像领域不仅能够有效克服传统方法中的瓶颈问题，还为雷达图像获取提供了新的思路和发展方向。
     
  • 压缩感知下的稀疏贝叶斯学习
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    本研究探讨在压缩感知框架下运用稀疏贝叶斯学习方法，旨在提高信号恢复精度与效率，适用于大数据背景下的信息处理。 Sparse Bayesian Learning, Basis Selection, 稀疏贝叶斯学习算法以及压缩感知的相关研究与Matlab仿真。
     
  • 贝叶斯框架下的压缩感知技术
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    本研究探讨了在贝叶斯统计理论指导下，如何优化压缩感知技术中的信号重建过程，旨在提高数据处理效率与精度。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的贝叶斯压缩感知程序，包括单任务和多任务的压缩感知功能，并且是可以运行的，是非常好的学习资料。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
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    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。
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
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    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码，适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究：以图像LENA为例的压缩感知实现。
     
  • 压缩感知(CS)的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：压缩感知（CS）的Matlab代码提供了一系列用于实现压缩感知技术的高效算法和工具箱，适用于信号处理、图像重建等多个领域。通过利用稀疏性和无噪声/有噪声测量数据的特性，这些代码能够显著减少采样率并保持高质量的数据重构。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）的Matlab代码实现了对多个正弦信号进行随机欠采样，并通过压缩感知技术恢复这些信号。该代码包含两个m文件：一个用于实现正交匹配追踪(OMP)算法，另一个使用SPGL1算法，后者由E. van den Berg和M. P. Friedlander提供。
     
  • 压缩感知（CS）的Matlab代码
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    本项目提供了一系列基于Matlab实现的压缩感知算法代码，涵盖信号恢复、稀疏编码等核心内容，适用于科研与教学。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）的Matlab代码实现了多个正弦信号的随机欠采样，并通过压缩感知技术进行恢复。此项目包含两个m文件：一个用于实现正交匹配追踪(OMP)算法，另一个则使用SPGL1算法，该算法由E. van den Berg和M. P. Friedlander提供。