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基于双阈值改进的压缩采样匹配追踪算法

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简介：
本研究提出了一种基于双阈值改进的压缩感知领域匹配追踪算法，旨在提高信号恢复精度和计算效率。 针对基于压缩感知的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法迭代次数严重依赖于信号稀疏度及候选原子冗余度大的问题，导致最终支撑原子集选择时间长、精度低等缺点，提出了一种基于双阈值的压缩采样匹配追踪算法。该算法利用模糊阈值进行支撑集候选原子的选择，并引入残差与观测矩阵的相关度变化阈值作为迭代停止条件，用于图像重构。仿真实验表明，所提出的算法在重构速度上优于传统CoSaMP算法，并且其重构效果也更佳。

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  • 基于双阈值改进的压缩采样匹配追踪算法
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    本研究提出了一种基于双阈值改进的压缩感知领域匹配追踪算法，旨在提高信号恢复精度和计算效率。 针对基于压缩感知的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法迭代次数严重依赖于信号稀疏度及候选原子冗余度大的问题，导致最终支撑原子集选择时间长、精度低等缺点，提出了一种基于双阈值的压缩采样匹配追踪算法。该算法利用模糊阈值进行支撑集候选原子的选择，并引入残差与观测矩阵的相关度变化阈值作为迭代停止条件，用于图像重构。仿真实验表明，所提出的算法在重构速度上优于传统CoSaMP算法，并且其重构效果也更佳。
     
  • 压缩采样匹配追踪重构算法-CS CoSaMP-压缩感知与稀疏性自适应采样.zip
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    这段资料介绍了一种名为CS CoSaMP（Compressive Sampling Matching Pursuit）的算法，专门用于压缩感知领域中信号的高效重建。该方法能够根据信号的稀疏特性进行智能采样和重构，在保持数据完整性的前提下极大地减少了所需的数据量及处理时间。 压缩感知稀疏度自适应重构算法包含子功能程序和主程序，在编写代码时需要注意数值与所选图像尺寸的匹配问题。
     
  • 改进的多径匹配追踪算法MMP
    优质
    简介：本文提出了一种改进的多径匹配追踪算法（MMP），旨在提高信号处理中的稀疏恢复性能和计算效率。通过优化追踪策略，该算法能更精确地识别并利用信号中的有效成分，在保持低复杂度的同时达到更好的重建精度。适用于无线通信、雷达系统等领域。 使用Matlab编写的多路径匹配追踪算法程序非常好用，学习压缩感知的同学可以下载。该程序包含MMP-BF和MMP-DF两种方法。
     
  • 改进的压缩感知阈值收缩算法IST
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    本研究提出了一种改进的迭代阈值收缩算法（IST），旨在提升信号恢复质量和效率，在保证低计算复杂度的同时，显著改善了稀疏信号重构性能。 对压缩感知的阈值收缩算法IST进行了改进，并提供了详细的中文注释。
     
  • 基于Matlab的匹配追踪算法(MP)
    优质
    本简介介绍了一种基于Matlab实现的信号处理技术——匹配追踪（MP）算法。该算法能够高效地对非平稳信号进行时频分析，并在稀疏表示领域有着广泛应用。 匹配追踪（MP）算法是一种信号处理技术，在Matlab中实现可以用于稀疏表示、压缩感知等领域。该方法通过迭代过程从字典中选择最佳原子来逼近目标信号，逐步减少残差误差直至满足停止准则。这种方法在语音识别、图像处理等多个领域都有广泛应用。
     
  • 匹配追踪算法（MP）
    优质
    匹配追踪算法（MP）是一种信号处理技术，用于从复杂信号中提取原子特征，广泛应用于音频编码、模式识别等领域。 压缩感知是一种新型的信号压缩重构算法。本代码实现的是时间信号重构算法，它属于一种贪婪算法，在信号恢复方面具有较高的效率。
     
  • 基于追踪匹配的MATLAB算法研究
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发与优化追踪匹配算法，旨在提高数据处理效率及准确性，适用于复杂信号处理和图像识别等领域。 基于MATLAB的算法学习资源包括基追踪匹配追踪算法、稀疏分解或压缩感知算法以及优化求解算法等。这些方法非常适合初学者进行有效学习。
     
  • 块正交匹配追踪：基于BOMP算法的压缩系统识别-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种基于BOMP（Block Orthogonal Matching Pursuit）算法的新型压缩感知系统识别方法，并提供了MATLAB实现代码。通过利用信号稀疏特性，该技术能够高效准确地恢复原始信号，在通信、医学成像等领域具有广泛应用潜力。 这项工作是根据BM Sanandaji关于压缩系统识别的论文为大学考试进行的。有时会遇到不变(TI)和时变(TV)的例子。
     
  • 正交匹配追踪（OMP）算法在压缩感知中的应用
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    正交匹配追踪(OOMP)算法是一种用于信号恢复的有效方法，在压缩感知领域中被广泛研究和应用。该文探讨了OMP如何高效地从少量线性测量中重构稀疏信号，特别是在大规模数据集上的性能表现。 压缩感知的OMP算法源代码非常简单，初学者一看就能懂。
     
  • 自适应稀疏度匹配追踪的压缩感知算法(SAMP)
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    SAMP是一种改进的压缩感知信号重构算法，通过自适应调整稀疏度来提升匹配追踪方法的有效性，适用于大规模数据处理场景。 压缩感知稀疏度自适应匹配追踪算法不需要预先知道稀疏度信息。这种算法又称为SAMP算法。