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MATLAB中对一维信号和二维信号的重构仿真。

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简介：
通过对MP算法和OMP算法进行重新构建，我们成功地优化了一维信号的代码。

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  • MATLAB中的一维和二维信号OMP重构仿真
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    本研究在MATLAB环境下进行一维及二维信号的正交匹配 pursuit（OMP）算法重构仿真实验，探讨不同条件下信号的精确重建技术。 MP算法和OMP算法可以用于重构一维信号的代码实现。这两种方法在压缩感知领域被广泛应用，能够有效地从少量测量值中恢复原始信号。通过适当的编程实践，我们可以利用这些算法来处理各种类型的一维数据，并且优化其性能以适应不同的应用场景需求。
     
  • 基于OMP的压缩感知一维和二维信号MATLAB仿真
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    本研究利用MATLAB进行基于正交匹配追踪（OMP）算法的压缩感知技术仿真，涵盖了一维与二维信号的高效稀疏表示及重构。 压缩感知 OMP重构一维二维信号的matlab仿真研究
     
  • 一维信号的小波分解与重构
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    本研究探讨了一维信号处理中的小波变换技术，涵盖了小波分解和重构的基本原理及其应用。通过选择合适的基函数，对信号进行多分辨率分析，实现高效的数据压缩、去噪等功能。 在掌握了离散小波变换的基本原理和算法后，通过设计VC程序对加入高斯白噪声的一维信号进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，得到相应的分解系数。
     
  • 一维信号的小波分解与重构
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    本研究探讨了一维信号处理中的小波变换技术，包括小波分解和重构方法，并分析了其在去噪、压缩等领域的应用效果。 主要用于计算单个信号的小波变换，并在界面上绘制出来，主要使用VC6.0语言编写。
     
  • 基于Matlab的一维信号Mallat分解与重构算法
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    本研究运用MATLAB软件，探讨了一维信号的Mallat分解与重构算法，旨在深入分析小波变换在信号处理中的应用效果。 本实验使用MATLAB 2015进行编程，并调用系统小波函数对信号进行分解。通过实现Mallat分解与重构算法来完成一维信号的多层分解和重构过程。通过对信号进行多层分解，可以有效地去除噪声并压缩数据量。具体来说，在去噪过程中，将高频部分（即阶数较高的）系数设为零；在数据压缩时，则舍弃幅度较小的部分，认为这些部分对原始信号的影响不大，从而减少传输的数据量。利用重构算法将分解后的信号重新组合以恢复原信号。Mallat分解和重构算法在信号处理中扮演着重要角色。 实验过程中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数。为了保持一般性，在本实验里选择的小波函数为db10，且设定分解层次为4层。整个程序采用模块化设计方法，由以下六个文件组成：源数据文件dataset.txt；主程序mallat_main.m；小波分解程序mallet_decompose.m；小波合成函数mallet_compose.m；上采样程序upsample.m以及下采样程序downsample.m。
     
  • 基于Matlab的步进频信号一维图像仿真
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    本研究利用MATLAB软件进行步进频率信号的一维图像仿真分析，旨在探索其在目标检测和成像中的应用潜力及优化技术。 步进频连续波单点目标仿真程序对双端口矢量网络分析仪在由线缆收发直连情况下的距离像进行了模拟。该程序包含详尽的注释，非常适合学习使用。如果遇到不明白的地方欢迎交流讨论。
     
  • MATLAB中的一维信号去噪分析
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    本篇文章主要探讨在MATLAB环境下进行一维信号去噪的方法与技巧，通过多种算法实现对噪声的有效去除，提升信号的质量。 文中分析了一维去噪的几种方法，包括小波分析、自适应滤波以及频谱分析和功率谱分析，并且探讨了滤波器的设计。文章还提供了详细的MATLAB算法。
     
  • MATLAB中的一维信号去噪分析
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    本研究探讨了在MATLAB环境中进行一维信号去噪的方法与技术，包括小波变换、阈值去噪等算法的应用及其效果评估。 文中探讨了几种一维信号去噪的方法，包括小波分析、自适应滤波以及频谱分析和功率谱分析，并涉及滤波器的设计。此外，还提供了详细的MATLAB算法进行具体实现。
     
  • M*N维信号的CoSaMP重构方法
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    本研究提出了一种适用于M*N维信号的CoSaMP（压缩感知信号处理）重构算法，旨在提高大规模稀疏信号的恢复精度与速度。 这是一个使用CoSaMP算法对M*N维压缩感知信号进行重构的程序，经过调试后取得了很好的结果图像，并包含了CoSaMP算法的基本代码。然而，通常情况下，CoSaMP处理的是单维信号，在此基础上需要加以改进以实现多维信号的处理。
     
  • CNN.rar_CNN信号处理_CNN一维信号分类_一维信号的CNN分析_信号分类方法
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    本资源探讨了卷积神经网络(CNN)在处理和分类一维信号中的应用，深入分析了一维信号的CNN模型构建及优化策略，并提供了多种信号分类方法。 CNN分类适用于一维信号的模型简单易懂，适合新手学习使用，但效果一般。