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压缩感知研究由陆吾生教授主导。

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简介：
《陆吾生教授的短期课程讲义：“压缩感知方法及其在稀疏信号与图像处理领域的应用”》以及《陆吾生教授于2010年11月17日在上海大学所作的学术报告的演示文稿（PPT）文件》。

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  • 压缩感知——陆吾生教授讲解
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    本讲座由陆吾生教授主讲，深入浅出地介绍压缩感知理论及其应用。压缩感知是一种革命性的信号处理方法，能够在远少于传统采样定理要求的数据点下准确重构信号，广泛应用于医学成像、无线通信等领域。 《陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用”的讲义》以及《陆吾生教授于2010年11月17日在上海大学所做的学术报告PPT文件》。
     
  • 陆吾生压缩感知课件讲义.rar
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    本资源为《陆吾生压缩感知课件讲义》，内含详细的教学内容与案例分析，适用于信号处理、通信工程等相关专业的学习和研究。 陆吾生老师的压缩感知课程讲义讲解得很清楚，配合视频一起学习效果更佳。
     
  • 陆吾生_压缩感知讲义、论文及PPT.zip
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    本资源包为《压缩感知》学习资料合集，包含作者陆吾生编写的讲义、精选研究论文以及教学演示文稿（PPT），适合科研人员与学生深入理解压缩感知理论与应用。 《陆吾生_压缩感知讲义、论文与PPT》是一个包含有关压缩感知（Compressed Sensing, CS）深度学习资源的文件包。该技术颠覆了传统的信号采集和恢复理论，使得在较少的数据下也能重构高质量的信号，在信息处理领域具有重要意义。 此文件包包括三份关键文档：Lecture_Notes_CS_LWS_Final.pdf、LWS_Shanghai_University.pdf以及MWSCAS2010.pdf。其中，前者可能是陆吾生教授撰写的压缩感知课程讲义，涵盖了该技术的基本原理、数学基础及其在实际应用中的案例；后者可能是在上海大学的一次讲座稿或在军事和无线系统会议（MWSCAS）上发表的论文。 Lecture_Notes_CS_LWS_Final.pdf详细介绍了稀疏性理论、采样理论以及重构算法，并探讨了压缩感知技术在图像处理、医学成像及无线通信等领域的应用。而LWS_Shanghai_University.pdf则可能包含了更多实际应用案例，例如信号处理系统设计中的创新策略。 MWSCAS2010.pdf为陆吾生教授及其团队的科研成果提供了理论分析和实验结果，并与其它技术进行比较研究，展示了在特定无线通信场景下利用压缩感知提高效率的可能性。这些资料对于学生、研究人员及工程师深入理解和掌握信号处理领域的知识具有重要的参考价值。 综上所述，《陆吾生_压缩感知讲义、论文与PPT》为学习和探索这一领域提供了丰富的资源支持。
     
  • 陆吾生2010压缩感知课程完整程序集
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    《陆吾生2010压缩感知课程完整程序集》是一套全面涵盖压缩感知理论与实践的教学资源，包含详细的代码示例和实验指导，适合研究及教学使用。 【陆吾生2010压缩感知课程最全程序】是一份关于压缩感知理论与实践的资源集合，由知名专家陆吾生教授在2010年授课期间编写而成。该资源包内主要包含使用MATLAB编程实现的各种压缩感知算法。 MATLAB是一种广泛应用于数学计算、信号处理和图像处理等领域的高级语言，因其简洁的语法及丰富的库函数，在科学计算与工程应用中尤为适用。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）是20世纪末期发展起来的一种理论框架，它挑战了传统的采样定理，并提出在远低于奈奎斯特采样率的情况下仍能重构原始信号。这一理论对于图像处理、医学成像和通信等领域具有重要意义，因为它显著降低了数据采集与存储的成本。 该课程的MATLAB程序涵盖了压缩感知的基础算法，可能包括以下内容： 1. **稀疏表示**：这是压缩感知的核心概念之一。相关代码可能会展示如何通过小波变换或正交匹配追踪（OMP）等方法将信号转换为稀疏形式。 2. **随机测量矩阵**：为了从低采样率的数据中恢复原始信息，通常需要设计特定的测量矩阵。这些程序可能包含了高斯矩阵、伯努利矩阵等多种类型随机矩阵的设计与生成。 3. **重构算法**：例如，最小化L1范数的问题可以通过梯度下降法、坐标下降（CORDA）或者迭代收缩阈值算法（ISTAFISTA）等方法来解决。 4. **实验模拟**：MATLAB代码可能包含信号的生成及压缩感知系统性能评估，如重构质量与采样率的关系分析以及不同测量矩阵对恢复效果的影响。 5. **图像处理应用**：在图像领域中，程序可能会展示如何将一张图片转化为稀疏表示形式，并通过低速率采样的方式进行编码和解码以实现高效的存储或传输。 6. **讲义示例**：尽管没有提及具体上传的文档内容，但代码可能包含详细的注释与实例来解释每个功能模块的工作原理及理论基础。 学习这些MATLAB程序有助于深入理解压缩感知的基本理念，并掌握其在实际问题中的应用技巧。这对于那些希望从事信号处理、图像分析或相关研究领域的计算机科学家来说是非常宝贵的资源。
     
  • 压缩感知算法研究
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    《压缩感知算法研究》一书聚焦于新兴信号处理技术——压缩感知，深入探讨了其理论基础、核心算法及在图像处理等领域的应用前景。 一些压缩感知的经典算法程序包括BCS-SPL。
     
  • 基于MATLAB的三维压缩感知算法研究_3D压缩传感
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    本论文深入探讨了基于MATLAB平台下的三维（3D）压缩感知技术及其应用。通过创新性地优化与实现3D压缩传感算法，本文旨在提高数据采集效率及信号恢复质量，在保证低存储成本的同时提升图像和视频等多维数据的处理能力。 三维（3D）压缩传感算法适用于实时体积成像。
     
  • 压缩感知算法代码仿真的研究
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    本研究聚焦于压缩感知领域，致力于开发并仿真高效能的算法代码。通过理论分析与实验验证相结合的方法，探索优化信号恢复技术的新途径。 压缩感知信道估计方法包括SAMP（稀疏幅度匹配 Pursuit）、OMP（正交匹配追踪 Orthogonal Matching Pursuit）、SWOMP和StOMP。这些技术在处理稀疏信号方面非常有效，其中“稀疏”表示信号中非零元素的数量远少于总的可能元素数量。
     
  • 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。