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改进的压缩感知阈值收缩算法IST

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • TwIST_v2_迭代阈值收缩_V2_TwIST算法_压缩感知中的应用_twist_
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    简介：本文介绍了一种改进版的TwIST_v2算法，在压缩感知领域中通过迭代阈值和收缩操作优化信号恢复过程，提高重建质量和效率。 两步迭代收缩阈值算法用于实现压缩感知求解。
     
  • 改进的压缩感知GBP算法
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    本文提出了一种改进的压缩感知贪婪追加算法(GBP)，通过优化原有的搜索策略和更新规则，在保证信号重构精度的同时提高计算效率。 压缩感知GBP算法以及冗余字典在MATLAB中的应用。
     
  • 改进的压缩感知MSBL算法
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    本研究提出了一种改进的多信号盲解卷积（MSBL）算法应用于压缩感知领域，显著提升了稀疏信号恢复精度与效率。 Wipf和Rao提出的基于SBL算法的Matlab代码可以用于解决MMV问题。
     
  • 改进的压缩感知OMP算法
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    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
     
  • 改进的压缩感知算法MMP-DF
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    简介：MMP-DF是一种改进的压缩感知算法，通过优化测量矩阵和重构方法，提高了信号恢复精度与效率，在多种应用中表现出色。 MMP算法提出的文献是《Multipath Matching Pursuit》，发表在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY上。该文章的作者同时也是gOMP算法的作者，并且现在复旦大学任教。 主要贡献在于，文章将传统贪婪算法中的原子选择问题建模为组合树搜索的问题，提供了一种新的解决思路。对于传统的贪婪算法改进而言，不外乎以下几个方面：调整原子的选择策略、调整原子相似性的准则等。其中，在调整原子选择策略上又可以分为以下几种情况：每次迭代中只选择单个原子（如OMP），或者在每次迭代中同时选择多个原子（例如CoSaMP算法会选择K个，SP算法则会选择2K个，gOMP算法会选取S个）。此外，还可以通过设置阈值来进行灵活的原子选择，并且该阈值更接近于观测矩阵和残差内积的变化规律。比如StOMP、SWOMP以及TOMP等算法。 在原子的选择过程中，许多单一执行路径的算法可以借鉴CoSaMP中的回溯思想来进一步提高重构精度。对于有步长设置的情况而言，在步长大小上如何设定（是固定还是变化），如果需要变化的话又应该怎样改变等问题，目前仍有学者进行研究。 以上提到的各种改进方法和策略都面临一个共同的问题，那就是只有一方面的考虑或优化。
     
  • 改进的压缩感知算法:FISTA算法分析
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    本研究探讨了FISTA（加速的一阶梯度方法）在压缩感知中的应用，并对其性能进行了深入分析。 FISTA算法是对ISTA算法的优化提升，本程序是在ISTA算法的基础上进行了编程改进。
     
  • 压缩感知的TwIST算法
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    TwIST算法是一种用于信号处理和图像重建的有效方法，特别在压缩感知领域中应用广泛，能够高效地恢复稀疏信号。 压缩感知的重构算法包括IST（迭代硬阈值）、OMP（正交匹配 Pursuit）、StOMP（稀疏正交匹配 Pursuit）和 TwIST（两次 IST）。
     
  • 【压缩感知】利用DeSCI算法进行视频压缩感知的Matlab代码.md
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    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。