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SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像源码.zip

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简介：
本资源包提供SAR（合成孔径雷达）感知及基于压缩感知技术的成像算法源代码，适用于雷达信号处理研究和开发。 SAR_CS_SAR感知_sar成像_SAR_压缩感知成像_压缩感知SAR_源码.zip

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  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像源码.zip
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    本资源包提供SAR（合成孔径雷达）感知及基于压缩感知技术的成像算法源代码，适用于雷达信号处理研究和开发。 SAR_CS_SAR感知_sar成像_SAR_压缩感知成像_压缩感知SAR_源码.zip
     
  • 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。
     
  • 基于压缩感知的SAR雷达成像程序.rar_SAR压缩感知_压缩雷达
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    本资源提供了一种创新性的软件实现方案，利用压缩感知理论对SAR（合成孔径雷达）系统进行高效成像处理。该程序有效减少了数据采集与存储需求，同时保持高分辨率图像质量，为雷达信号处理领域提供了新的技术路径。 这篇文章讨论了压缩感知技术在合成孔径雷达成像中的应用，并附有相关代码。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的SAR压缩感知二维成像代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的SAR（合成孔径雷达）系统中应用压缩感知技术进行二维图像重建的源代码。通过创新算法，有效提高了SAR图像的分辨率与清晰度，在数据采集效率方面取得了显著进展。适用于科研和工程领域的研究者和技术人员使用。 SAR压缩感知成像既可以在时域完成，也可以在频域完成。这其中包括一种时域的压缩感知成像算法。
     
  • 压缩感知与压缩传感图像重建算法
    优质
    本研究探讨了压缩感知理论及其在图像处理中的应用，特别是开发高效的压缩传感技术以实现高质量的图像重建。 该算法基于压缩感知的图像重建方法，通过将图像分块并应用正则化技术来提高重建性能和加快处理速度。
     
  • Matlab fig生成代码-BCS：贝叶斯压缩感知与多任务压缩感知
    优质
    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