Advertisement

Orthogonal Matching Pursuit with Recursive Function...

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


简介:
本文介绍了一种基于递归函数的正交匹配追踪算法,通过优化稀疏信号的分解过程,在保证较高精度的同时大幅提升了计算效率。 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) is an algorithm used for recursive function approximation, particularly in the context of wavelet decomposition. The OMP algorithm iteratively selects atoms from a dictionary to best approximate a target signal or function. In each iteration, it chooses the atom that has the highest correlation with the current residual and then updates the residual based on this selection until a stopping criterion is met. This process allows for efficient approximation in sparse representations, making it particularly useful in wavelet-based applications where signals can often be represented sparsely using appropriate wavelets.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Orthogonal Matching Pursuit with Recursive Function...
    优质
    本文介绍了一种基于递归函数的正交匹配追踪算法,通过优化稀疏信号的分解过程,在保证较高精度的同时大幅提升了计算效率。 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) is an algorithm used for recursive function approximation, particularly in the context of wavelet decomposition. The OMP algorithm iteratively selects atoms from a dictionary to best approximate a target signal or function. In each iteration, it chooses the atom that has the highest correlation with the current residual and then updates the residual based on this selection until a stopping criterion is met. This process allows for efficient approximation in sparse representations, making it particularly useful in wavelet-based applications where signals can often be represented sparsely using appropriate wavelets.
  • Multipath Matching Pursuit with Depth-First (MMP-DF): Employing MMP-DF Algorithm...
    优质
    MMP-DF算法是一种创新的多路径匹配追踪技术,采用深度优先策略优化信号处理与数据压缩。此方法在图像和视频编码中表现出卓越性能,有效提升解码效率及质量。 Multipath Matching Pursuit with Depth-First (MMP-DF) 是一种贪婪算法,它为稀疏重建/近似问题提供近似解:min ||x||_0 使得 Phi * x = y。该算法来自 S. Kwon、J. Wang 和 B. Shim 的论文《多路径匹配追踪》,发表于 IEEE Transactions on Information Theory, 卷 60,第 5 期,2986-3001 页,2014 年 5 月。
  • Recursive Gaussian
    优质
    Recursive Gaussian探索了高斯滤波器在图像处理中的递归应用,通过优化算法减少计算复杂度,提高实时性,在去噪、锐化等领域展现广泛应用前景。 在图像处理领域,高斯滤波器是一种广泛应用的线性平滑滤波器,主要用于消除噪声、平滑图像或进行低通滤波。本段落将深入探讨递归高斯(recursiveGaussian)技术,它涉及到了高斯滤波器的递归实现以及其在大σ参数下的优势。 高斯滤波器基于高斯函数构建,该函数生成一个二维权重矩阵作为核。数学上来说,高斯函数是一个指数衰减的正态分布形式为 e^(-x²/2σ²),其中 σ 决定了滤波器的影响范围:值越大,影响区域越广且平滑效果更强;但同时计算量也会相应增加。 传统的实现方式通常采用卷积操作,即遍历图像中的每个像素并与高斯核进行逐点乘法并求和。然而,在大σ参数下,这种方法效率较低,因为需要处理的权重矩阵较大。为提高效率,递归高斯滤波器利用了高斯函数自相似性特点通过迭代应用较小规模的高斯核逐步逼近目标的大σ效果。 递归算法减少了计算复杂度尤其是在处理大规模图像或大σ值时相比一次性计算整个高斯核大大降低了内存需求和计算量。此外,它还能避免截断效应即在传统非递归实现中由于有限资源限制需对高斯核进行截短导致的边缘失真问题。 实际应用表明,在需要强烈平滑处理(如去除大面积噪声、大尺度图像融合或模拟深度景深效果)场景下使用大σ参数设置下的高斯滤波特别有效。而递归高斯滤波器的优势在于即使面对这些需求也能保持良好性能和精度表现。 因此,递归高斯滤波技术为解决计算复杂度问题及避免截断效应提供了一种高效的解决方案,在图像平滑与噪声消除方面具有显著优势尤其适用于需要广泛范围操作的项目。掌握这种技术对于提升相关处理任务的效果和效率至关重要。
  • TERCOM.zip_terrain matching algorithm_terrain data_terrain match_terrain matching
    优质
    本资源提供TERCOM地形匹配算法的相关资料与数据,包括用于测试和研究的地形匹配技术及数据集。 完整地仿真了地形匹配中的TERCOM算法,并包含了地形数据。
  • KLM Model for Piezoelectric Transducers (with Losses and up to 3 Matching Layers) - MATLAB Code: KLMmodel.m
    优质
    这段MATLAB代码实现了考虑损耗和最多三层匹配层的压电换能器的KLM模型,用于模拟和优化声学设备性能。 % KLMmodel.m % 提出的压电换能器集总元件模型的代码 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei 的方法依次传播阻抗和电压通过网络。(一种更优雅但速度较慢的方法是使用 T 矩阵) % 在这里扩展了基本模型以允许最多 3 层匹配层,每层损失的百分比。如果只需要一层,则输入 0 表示其他层的厚度。 % 电压变量代表力。压力可以通过除以换能器面积计算得到。当前变量表示速度。 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei, GL “新的初级等效电路 压电传感器。”《电子快报》第 6 卷第 13 期(1970 年)。 % Selfridge, A., Gehlback, S. 使用传输矩阵实现 KLM 模型 超声波研讨会 p875 (1985)
  • Pure Pursuit 文件rar
    优质
    Pure Pursuit文件RAR包含了与路径规划算法中经典的Pure Pursuit方法相关的文档和资源。此压缩包适合研究及学习自动驾驶技术人士使用。 本资料包含Python代码、Simulink模型及M文件等多种方式实现的纯跟踪算法设计与仿真验证内容,非常值得下载学习。欢迎下载!
  • MapMatching.zip_ST-Matching_ST-Matching代码_ST-Matching算法_mapmatching
    优质
    ST-Matching是一款高效的地图匹配工具包,基于先进的时空匹配算法,提供准确、实时的道路定位服务。该工具包包括源代码和详细的文档说明,便于开发者集成与应用。 ST-Matching算法的Java实现涉及将字符串或模式与特定规则匹配的过程。该算法在处理文本数据、搜索和解析等领域非常有用。通过使用Java语言来实现这一算法,开发者可以更好地理解和应用其背后的原理和技术细节。这种实现通常包括定义输入输出接口、设计高效的匹配逻辑以及测试各种边界情况以确保算法的正确性和性能。
  • template-matching-ocr.zip
    优质
    template-matching-ocr.zip包含了一系列用于实现模板匹配光学字符识别(OCR)技术的资源和文件。该工具包旨在提高特定环境下文本检测与识别的精确度。 银行卡识别 - Python3 - 所用到的库:opencv、imutils(图像处理工具包)、numpy。
  • Local Feature Matching Master.zip
    优质
    Local Feature Matching Master 是一个专注于图像处理和计算机视觉领域的工具包,内含多种先进算法,用于执行精确、高效的局部特征检测与匹配任务。 计算机视觉作业(二)中的特征匹配是图像处理与计算机视觉的关键部分。在此次实验里,我们将设计一个局部特征匹配算法,并尝试对多视角的真实场景进行视图匹配。为此,我们会实现简化版的SIFT方法来解决局部特征匹配的问题,确保检测到的特性能够应对遮挡和杂波带来的挑战。由于这些特性是局部性的,在一张图片中可以生成数百甚至数千个关键点的同时还能保持实时性能。我们采用Harris角点检测器与SIFT描述符来提取关键点,并且利用自适应非极大值抑制技术以确保图像上分布的关键点均匀合理。
  • RIFT-Multimodal-Image-Matching-Main.zip
    优质
    这是一个名为RIFT的多模态图像匹配项目文件包,专注于开发先进的计算机视觉技术,用于精确匹配不同视角和场景下的图像。 RIFT-multimodal-image-matching-main.zip