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研究生两年间收集的各种压缩感知代码汇总

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简介：
本项目汇集了作者在研究生期间针对压缩感知领域积累的各类算法和实现代码。这些资源旨在为研究者提供一个快速入门及深入探索的基础平台。 包括L1范数和匹配追踪类在内的方法在压缩感知领域被广泛应用。这些技术能够有效地从少量的测量值中恢复出稀疏信号。L1范数优化问题通常用于寻找具有最少非零元素的解，而匹配追踪算法则通过迭代方式逐步逼近原始信号，是另一种常用的重构手段。

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  • 研究生两年间收集的各种压缩感知代码汇总
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    本项目汇集了作者在研究生期间针对压缩感知领域积累的各类算法和实现代码。这些资源旨在为研究者提供一个快速入门及深入探索的基础平台。 包括L1范数和匹配追踪类在内的方法在压缩感知领域被广泛应用。这些技术能够有效地从少量的测量值中恢复出稀疏信号。L1范数优化问题通常用于寻找具有最少非零元素的解，而匹配追踪算法则通过迭代方式逐步逼近原始信号，是另一种常用的重构手段。
     
  • 压缩感知算法代码仿真的研究
    优质
    本研究聚焦于压缩感知领域，致力于开发并仿真高效能的算法代码。通过理论分析与实验验证相结合的方法，探索优化信号恢复技术的新途径。 压缩感知信道估计方法包括SAMP（稀疏幅度匹配 Pursuit）、OMP（正交匹配追踪 Orthogonal Matching Pursuit）、SWOMP和StOMP。这些技术在处理稀疏信号方面非常有效，其中“稀疏”表示信号中非零元素的数量远少于总的可能元素数量。
     
  • 压缩感知算法研究
    优质
    《压缩感知算法研究》一书聚焦于新兴信号处理技术——压缩感知，深入探讨了其理论基础、核心算法及在图像处理等领域的应用前景。 一些压缩感知的经典算法程序包括BCS-SPL。
     
  • 压缩感知重建算法汇总
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    本资料汇总了多种压缩感知重建算法，涵盖稀疏表示、信号处理等领域前沿技术，旨在为研究人员提供理论参考与实践指导。 本项目基于Matlab开发了一套压缩感知重建算法集合，包含正交匹配追踪（OMP）、协同氏子空间匹配追踪（CoSaMP）、迭代硬阈值法（IHT）、迭代重新加权最小二乘法（IRLS）、贪婪步进投影法（GBP）、逐点逼近法（SP）和随机正交匹配追踪（ROMP）。
     
  • 基于MATLAB的三维压缩感知算法研究_3D压缩传感
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    本论文深入探讨了基于MATLAB平台下的三维（3D）压缩感知技术及其应用。通过创新性地优化与实现3D压缩传感算法，本文旨在提高数据采集效率及信号恢复质量，在保证低存储成本的同时提升图像和视频等多维数据的处理能力。 三维（3D）压缩传感算法适用于实时体积成像。
     
  • 压缩感知的CS代码
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    本项目提供了一系列基于压缩感知理论（Compressive Sensing, CS）的核心算法实现代码，旨在促进信号处理和数据分析领域的研究与应用。 这段文字描述了一套关于压缩感知（CS）的Matlab代码集合。这套代码包括信号产生、稀疏化处理以及重建程序等功能模块，并且包含一个图像恢复演示程序。此外，还有用于生成矩阵的相关程序。整体而言，这些代码较为全面地展示了如何利用压缩感知技术进行数据处理和分析的过程。
     
  • Matlab fig生成代码-BCS：贝叶斯压缩感知与多任务压缩感知
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    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
     
  • 压缩感知(CS)的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：压缩感知（CS）的Matlab代码提供了一系列用于实现压缩感知技术的高效算法和工具箱，适用于信号处理、图像重建等多个领域。通过利用稀疏性和无噪声/有噪声测量数据的特性，这些代码能够显著减少采样率并保持高质量的数据重构。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）的Matlab代码实现了对多个正弦信号进行随机欠采样，并通过压缩感知技术恢复这些信号。该代码包含两个m文件：一个用于实现正交匹配追踪(OMP)算法，另一个使用SPGL1算法，后者由E. van den Berg和M. P. Friedlander提供。
     
  • 压缩感知的程序代码
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    本项目汇集了多种基于压缩感知理论的算法实现代码，旨在为信号处理、图像重建等领域提供高效的数据采集与重构解决方案。 压缩感知（或称压缩采样与压缩传感）是一种新兴的采样理论。它通过利用信号的稀疏特性，在低于奈奎斯特采样率的情况下采用随机抽样的方式获取离散样本，随后运用非线性重建算法实现完美地信号还原。自该理论提出以来，受到了学术界和工业界的广泛关注，并在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别及无线通信等领域获得了高度评价。2007年，《美国科技评论》将压缩感知列为当年的十大科技进展之一。