Advertisement

沙威教授利用小波变换进行测量矩阵的OMP算法，并应用于压缩感知。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该程序可以直接执行，并且我已使用MATLAB 2018a进行了测试以验证其可行性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于小波变换作为测量矩阵的OMP算法在压缩感知中的应用——沙威教授的研究
    优质
    简介：沙威教授研究了将小波变换用作测量矩阵的正交匹配 Pursuit (OMP) 算法在压缩感知领域的应用，为信号处理提供了新视角。 可以直接运行；我在MATLAB 2018a上进行了测试。
     
  • 沙威教授的压缩感知OMP算法MATLAB代码，已测试可直接运行
    优质
    这段资料提供由沙威教授研发的压缩感知领域中的正交匹配 Pursuit (OMP) 算法的 MATLAB 代码。该代码经过严格测试，可以直接在 MATLAB 平台上运行，为研究和教学提供了便捷工具。 这段文字可以这样改写：肯定可以直接运行，在2018a版本的MATLAB上成功运行过，因此应该兼容所有版本的MATLAB。
     
  • 几种常见的测量矩阵在压缩感知中的构建方法_matlab_测量矩阵_感知矩阵_压缩感知_
    优质
    本文探讨了几种用于压缩感知技术中的常见测量矩阵构建方法，并通过Matlab实现和分析这些矩阵的性能特点。 在压缩感知领域，常见的测量矩阵构造方法包括伯努利矩阵和循环矩阵。这里提供了一些经过亲测实用的MATLAB源码实现这些方法。
     
  • 改进的压缩感知OMP算法
    优质
    本研究提出了一种改进的压缩感知正交匹配 Pursuit (OMP) 算法，旨在提高信号恢复精度和计算效率。通过优化阈值选取策略与迭代过程，该算法在多种测试场景中表现出优越性能。 压缩感知中的OMP恢复算法的MATLAB仿真研究
     
  • 用于计算压缩感知中测量矩阵及稀疏矩阵RIP值的方法
    优质
    本研究提出了一种创新方法，专门用于评估压缩感知技术中的测量矩阵和稀疏矩阵的RIP（限制等距性质）值。该方法为优化信号处理与数据压缩算法提供了重要工具，确保高效准确的数据恢复能力。 用于测试压缩感知中构造的测量矩阵的RIP。
     
  • 混沌序列在压缩感知中的测量矩阵应用.rar_bolomb序列_压缩感知混沌_混沌测量矩阵
    优质
    本研究探讨了bolomb序列及其在压缩感知中作为混沌测量矩阵的应用，分析其在信号处理领域的优势和潜力。 混沌序列测量矩阵的构造能够生成伪随机性良好的矩阵，这对于实现压缩感知中的降维测量是非常有用的工具。
     
  • 基于OMP算法的压缩感知在微波成像中的应用
    优质
    本研究探讨了OMP算法在压缩感知技术中用于提高微波成像效率和质量的应用，分析其优越性和局限性。 在压缩感知中的OMP算法应用于微波成像时，可以对目标的位置及介电常数进行精确的成像。重构算例涵盖了不同数量的目标、不同尺寸的目标以及不均匀分布的目标，并且考虑了噪声的影响。
     
  • 压缩感知中的测量矩阵生成
    优质
    本研究聚焦于压缩感知领域中测量矩阵的设计与优化。通过分析不同类型的测量矩阵特性，探索其在信号恢复中的效能，并提出新颖高效的构造方法，以期提高数据采集效率和重建精度。 压缩感知中几种典型测量矩阵的生成程序，使用MATLAB编写，用于研究测量矩阵。
     
  • 【压缩感知】利用DeSCI算法进行视频压缩感知的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一种基于DeSCI算法实现视频压缩感知的MATLAB代码示例。通过该代码，读者可以深入理解并实践如何运用稀疏表示理论对视频数据进行高效编码与解码。 各类代码适合新手学习的电子书可以免费领取。
     
  • 基于压缩感知的OMP算法代码
    优质
    本项目提供一种实现基于压缩感知理论的正交匹配 pursuit（OMP）算法的源代码。该算法用于信号处理与稀疏表示领域中有效重构原始信号。 正交匹配追踪算法（OMP算法）是用于稀疏信号重构的经典压缩感知贪婪算法。