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Laplace Prior-Based Bayesian Compressive Sensing: MATLAB Code

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简介：
本项目提供基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知方法的MATLAB实现代码，适用于信号处理与机器学习领域的研究和应用。 Bayesian Compressive Sensing Using Laplace Priors是一篇关于利用拉普拉斯先验进行贝叶斯压缩感知的研究文章。该研究探讨了在信号处理领域中如何通过稀疏表示来实现高效的数据采集与重建，特别关注于采用拉普拉斯分布作为先验模型以改进传统方法的性能。

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  • Laplace Prior-Based Bayesian Compressive Sensing: MATLAB Code
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    本项目提供基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知方法的MATLAB实现代码，适用于信号处理与机器学习领域的研究和应用。 Bayesian Compressive Sensing Using Laplace Priors是一篇关于利用拉普拉斯先验进行贝叶斯压缩感知的研究文章。该研究探讨了在信号处理领域中如何通过稀疏表示来实现高效的数据采集与重建，特别关注于采用拉普拉斯分布作为先验模型以改进传统方法的性能。
     
  • Compressive Sensing in Wireless Networks
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    《Compressive Sensing in Wireless Networks》探讨了压缩感知技术在无线通信网络中的应用，包括信号处理、数据传输和资源管理等方面。 Publisher: Cambridge University Press Date of Publication: July 31, 2013 Authors: - Zhu Han (University of Houston) - Husheng Li (University of Tennessee Knoxville) - Wotao Yin (Rice University, Houston) Language: English ISBN 10: 1107018838 ISBN 13: 978-1107018839
     
  • Nonlocal Low-Rank Regularization for Compressive Sensing
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    本文提出了一种基于非局部低秩正则化的压缩感知方法，通过利用信号的内在结构和相似性来提高重建质量，在多种图像恢复任务中表现出优越性能。 非局部低秩方法用于压缩感知重建的基本思路包括三个步骤：首先对图像进行块匹配；其次将得到的相似块集合Xi = [ xi0,xi1,…,xim] 进行低秩处理；最后利用低秩矩阵恢复原始图像。
     
  • A Mathematical Introduction to Compressive Sensing (Springer, 2013)
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    本书《压缩感知数学引论》由Springer于2013年出版，系统介绍了压缩感知理论的基础数学知识、核心算法及应用，适合研究生和研究人员阅读。 《Compressive Sensing》是由Simon Foucart和Holger Rauhut合著的一本数学介绍性著作，出版于2013年，由Springer出版社发行。这本书深入浅出地介绍了压缩感知领域的核心概念与理论。
     
  • Convolutional Neural Network-Based Image Compressed Sensing
    优质
    本文提出了一种基于卷积神经网络的图像压缩感知方法，能够高效地从少量测量值中恢复高质量的图像，适用于多种应用场景。 Image Compressed Sensing using Convolutional Neural Network 该段文字已经按照要求进行了简化处理，仅保留了核心内容，没有任何联系信息或网站链接的添加。原文讨论的是利用卷积神经网络进行图像压缩感知的技术方法。
     
  • Atmospheric Lidar-Based Optical Remote Sensing with Range Resolution...
    优质
    本文介绍了基于大气激光雷达的光学遥感技术及其高分辨率距离测量的应用，探讨了该技术在环境监测、气象研究等领域的潜力。 激光雷达的经典著作涵盖了所有章节的内容。
     
  • Matlab-Based DIC Code - Version 1.130814_EJ.zip Speckle Pattern Analysis
    优质
    本资源为基于Matlab的数字图像相关法（DIC）代码版本1.130814，适用于分析材料力学实验中的散斑图案，用于应变和位移测量。 Digital Image Correlation (DIC) is an optical, non-contact technique for measuring full-field displacements and strains. The only requirement is that the test specimen must have a random speckle pattern on its surface, which can be either artificially created by the experimenter or naturally occurring. DIC has no inherent length scale; through appropriate selection of image magnification and speckle size, it can measure displacements ranging from meter to micron scales.
     
  • 2021_BERT-Based Semantic-Aware Binary Code Representation.docx
    优质
    本文档探讨了一种基于BERT模型的语义感知二进制代码表示方法，旨在提升软件工程中二进制代码的理解和分析效率。通过融合自然语言处理技术，研究提出一种新颖的方式来解析和利用二进制代码中的深层语义信息，以促进逆向工程、漏洞挖掘及程序相似性检测等应用领域的进展。 好的，请提供您需要我翻译或重写的文字内容。
     
  • MPPT-Source-Code-Based-on-FPGA_RAR_FPGA-MPPT_Verilog_
    优质
    该RAR文件包含基于FPGA的MPPT（最大功率点跟踪）算法的Verilog代码。适用于太阳能系统中高效能量采集的研究与开发。 用Verilog HDL语言实现的光伏系统最大功率跟踪的源代码，内包含程序解释说明。
     
  • Chapter 4: MATLAB Code for Trajectory Tracking_Controller Based on MPC_for Autonomous Vehicles
    优质
    本章介绍了基于模型预测控制（MPC）的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制器的MATLAB代码实现，详细阐述了算法的设计与仿真验证过程。 基于运动学模型的轨迹跟踪控制在无人驾驶车辆中的应用是《无人驾驶车辆模型预测控制第二版》第四章的重点内容之一。该章节深入探讨了如何利用先进的算法和技术实现精确的路径跟随，以确保自动驾驶系统的稳定性和安全性。