Advertisement

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

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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。
     
  • 自适应稀疏度匹配追踪的压缩感知算法(SAMP)
    优质
    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。
     
  • 基于双阈值改进的压缩采样匹配追踪算法
    优质
    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。
     
  • 压缩感知Matlab源码-绕行匹配追踪算法在压缩感知中的应用...
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的绕行匹配追踪算法代码，用于研究和探索其在信号处理领域中压缩感知技术的应用。 压缩感知中的迂回式匹配追踪算法是一种在该领域内应用的特定技术。本段落档提供了实现这一算法的MATLAB源代码，并引用了《计算机研究与发展》期刊2014年9期的相关内容，详细介绍了如何通过迂回方式改进传统的匹配追踪方法以适应压缩感知的需求。
     
  • 基于贪婪正交匹配追踪的压缩感知稀疏信号恢复算法
    优质
    本研究提出了一种基于贪婪正交匹配追踪（OMP）的新型算法，用于提高压缩感知中稀疏信号的恢复精度和效率。 稀疏信号恢复问题一直是多个研究领域中的热点话题。在压缩感知（CS）技术的发展过程中，可伸缩的恢复算法成为了近年来备受关注的研究方向之一。本段落首先探讨了正交匹配追踪（OMP）算法中迭代残差的特点，并在此基础上提出了一种新的贪婪型算法——贪婪OMP算法。该新方法通过识别多个原子并剔除与最佳候选高度相似的部分来改进原有的OMPM机制，从而优化信号的恢复过程。 实验结果显示，在处理高斯和二进制稀疏信号时，所提出的GOMP算法相较于传统的OMP技术能够显著提升恢复性能。此外，我们还对贪婪常数在新方法中的作用进行了深入分析，并通过一系列实验证明了其对于改善整体恢复效果的重要性。
     
  • 基于基追踪的压缩感知重构算法
    优质
    本研究提出了一种基于基追踪的创新压缩感知重构算法，旨在提高信号恢复精度和效率。通过优化稀疏表示，该方法适用于各类大规模数据处理场景。 该代码实现了压缩感知重构算法中的基追踪(BP)，并且有详细的注释可以直接运行。
     
  • 基于压缩感知的脑电数据压缩采样
    优质
    本研究探讨了在保持信号质量的前提下，利用压缩感知理论对脑电信号进行高效采集与压缩的新方法。通过优化采样过程，显著减少了数据量，为实时传输和存储提供了可能。 压缩感知在脑电信号中的应用研究显示，在医学实践中进行长时间、多通道的脑电图测量会产生大量数据，如何有效处理这些数据是一个亟待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论为这一问题提供了新的解决方案。 本段落首先介绍了EEG信号的基本知识和压缩感知的相关理论框架。接下来的研究集中在基于压缩感知理论对单通道EEG信号进行压缩采样上。具体来说，在脑电信号的最佳稀疏分解方面，实验对比了多种原子生成函数的效果（如高斯函数、高斯小波函数以及墨西哥草帽函数），结果显示这些方法能有效实现EEG信号的稀疏表示。 在测量矩阵的选择环节中，研究比较了几种常用矩阵对重构误差的影响，包括但不限于高斯随机矩阵和托普利兹矩阵。通过选择合适的测量矩阵并对其应用以观测稀疏分解系数向量，从而得到压缩采样值，并利用正交匹配追踪算法恢复出原始信号的系数向量，最终完成EEG信号的重建。 在此基础上，在单通道EEG信号处理的基础上进一步提出了一种多通道联合压缩采样的方法。这种方法通过减少所需原子的数量和观测次数，实现了更高效的脑电信号数据压缩。
     
  • 基于多尺度自适应采样的图像分块压缩感知算法
    优质
    本研究提出了一种创新的图像压缩技术——多尺度自适应采样图像分块压缩感知算法。该方法通过灵活调整采样策略，在保持高质量图像重建的同时，显著提高数据压缩效率和传输速度。 基于分块的压缩感知算法适用于图像信号处理，并可通过平滑迭代阈值投影法快速重构图像；然而，在低采样率下，其重建效果较差。相比之下，全变差分方法虽然能在一定程度上改善重构质量，但会降低运算速度。 为解决上述问题，我们提出了一种基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法。此算法根据小波分解后不同层对重构结果影响权重的不同特性，动态调整每一层的采样率，并在重建阶段将平滑迭代阈值投影法应用于每一分块中。 实验结果显示，在与传统迭代阈值投影方法相比时，该新方法使图像重构质量提高了1~3 dB。同时，在运算速度上能保持与迭代阈值投影法相当的速度并优于全变差分算法。
     
  • 正交匹配追踪（OMP）算法在压缩感知中的应用
    优质
    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。