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Nonlocal Low-Rank Regularization for Compressive Sensing

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • Low-Rank Multimodal Fusion Master
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    Low-Rank Multimodal Fusion Master是一种先进的低秩多模态融合技术，旨在高效地整合不同类型的感官数据（如视觉和听觉信息），通过降低维度保持关键特征，实现更精准的数据分析与模式识别。 低等级多模式融合 Liu 和 Shen 等人提出的“具有模态特定因素的高效低秩多模态融合”方法在 ACL 2018 上进行了介绍。 依赖关系： - Python 2.7（现在实验性地支持Python 3.6+） - torch=0.3.1 - sklearn - numpy 您可以通过运行 `python -m pip install -r requirements.txt` 来安装所需的库。 实验数据： 处理后的实验数据（CMU-MOSI，IEMOCAP，POM）可以从指定位置下载。请将下载的数据集放置在项目的 data 目录中。 请注意，在声学特征中可能存在 NaN 值，请将其替换为 0。 训练模型： 要运行代码进行实验（网格搜索），可以使用脚本 train_xxx.py 。这些脚本具有一些命令行参数，如下所示： `--run_id`: 用户指定的唯一ID，用于确保保存的数据和日志文件具有唯一的标识符。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • deep-learning-for-remote-sensing
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    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用，涵盖目标检测、分类及语义分割等领域，推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源，并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞，以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术，它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位，如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括： - COCO（常用对象上下文） - Pascal VOC - ISPRS 数据集：语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集，如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
     
  • Low-Level Hook for Keyboard
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    本项目提供了一种低级别的键盘钩子实现方法，允许开发者捕获和监视系统的键盘输入事件，适用于需要深入干预键盘行为的应用场景。 全局钩子的类型为WH_KEYBOARD_LL。其实现包括一步读取数据KBDLLHOOKSTRUCT。
     
  • Low Power Methodology Manual for System-on-Chip Design.rar
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    《低功耗方法学手册》是一份针对片上系统设计的专业资料，旨在指导工程师采用先进的技术与策略优化芯片能耗，提升产品性能和市场竞争力。该手册内容详实，是相关领域不可多得的学习资源。 《低功耗SoC设计方法学手册》是针对系统级芯片（System-on-Chip, SoC）设计领域的一项重要技术指南。在现代电子设备中，SoC扮演着核心角色，尤其是在移动通信、物联网（IoT）和嵌入式系统等应用中。随着对能源效率的不断追求，低功耗设计已经成为SoC设计的关键因素之一。本手册详细阐述了如何在SoC设计过程中实施低功耗策略，以实现更高的能效和更长的电池寿命。 该手册主要涵盖了以下几个方面： 1. **电源管理**：这是降低SoC功耗的核心技术，包括电源域划分、动态电压频率缩放（DVFS）、多电压岛设计以及睡眠模式与唤醒机制。这些技术允许芯片在不同工作状态间灵活切换，从而节约能源。 2. **层次化优化**：从逻辑门到模块再到整个系统层面的低功耗设计需要贯穿始终。例如，在门级可以采用低功耗逻辑门；在模块级可以通过使用功耗分析工具进行优化；而在系统层级，则需考虑性能和能耗之间的平衡。 3. **电路设计技巧**：包括应用低功耗晶体管技术、优化时钟树结构、减少开关活动以及利用节能型IO接口设计等策略，以进一步降低芯片的功率消耗。 4. **综合与布局布线**：通过使用先进的算法进行逻辑综合和布局布线可以有效减少系统能耗。例如，最小化关键路径延迟有助于降低静态功耗；而优化布线则能减少互连电容，从而降低动态功耗。 5. **测试验证**：在设计流程中实施低功耗测试与验证至关重要。这包括建立准确的功率模型、进行功率仿真以及添加和检查功率约束等步骤。 6. **功耗分析建模**：使用如Power Estimation Tools（PETs）之类的工具预测并分析不同工作条件下的能耗分布，帮助设计师做出更合理的决策。 7. **IP复用与协同设计**：在集成多种知识产权核时需要考虑它们之间的相互作用和功率协同。通过合理选择及配置这些组件可以实现整体功耗的降低。 8. **低功耗设计规范**：遵循行业标准（如IEEE 1801 和 UC Berkeley ASAP7 PDK）有助于确保设计方案具有良好的兼容性和可移植性。 9. **软件与硬件协同优化**：在SoC开发过程中，软硬结合可以进一步减少能耗。例如通过智能调度和任务分配，可以使处理器更高效地工作。 10. **封装层面的低功耗设计**：包括热管理、选择合适的封装材料以及考虑电源及信号完整性等措施以降低整体系统功率。 《手册》为SoC设计师提供了一套全面的设计指南，覆盖了从概念阶段到最终实现的所有过程。这有助于确保在满足性能要求的同时达到最低能耗的目标，并推动电子设备向更加环保的方向发展。
     
  • Low-dimensional Models for High-dimensional Data Analysis - 2020....
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    本研讨会聚焦于低维模型在高维数据分析中的应用，探讨如何利用降维技术有效处理大数据挑战，并促进跨学科交流与合作。 在当今信息爆炸的时代，大数据分析已成为一项基础且关键的技术。本段落件名为《High-dimensional data analysis with low-dimensional models-2020.pdf》，其内容涉及流形学习的主要方法，对于理解与应用降维模型处理高维数据具有重要价值。 高维数据分析是机器学习和数据挖掘领域中的一项关键技术。随着信息技术的发展，各种类型的数据收集和处理需求空前增加，我们进入了大数据时代。在这种背景下，数据的大小和维度都达到了前所未有的规模，并且仍在以前所未有的速度增长。例如，在技术领域，消费级数码相机的分辨率在过去十年提高了近十倍；在商业领域，阿里巴巴每天需要处理超过8亿条购买订单、10亿笔支付以及递送3000万个包裹；而在科学研究中，超高分辨率显微镜成像技术和高通量基因测序也产生了海量的数据。 在这种大数据背景下，对高维数据进行分析和处理成为了技术发展的一大挑战。随着维度的增加，“维度诅咒”现象日益明显：所需样本数量呈指数级增长，同时收集这些样本变得越来越困难，并且数据稀疏性和噪声的影响更加突出。因此，为了简化数据结构并揭示其内在特征，对高维数据进行降维处理成为研究人员迫切需要解决的问题。 流形学习是机器学习中的一个方法，它可以用来发现和理解数据的内在结构，是一种非线性的降维技术。该理论假设高维数据实际上存在于低维度的空间内，并且可以通过算法来近似这个空间。本段落件介绍了几种主要的流形学习方法，包括主成分分析（PCA）、局部线性嵌入（LLE）、拉普拉斯特征映射以及等距映射(Isomap)等，这些技术能够帮助我们从高维数据中找到低维度结构表示，从而简化模型并提高计算效率。 尽管降维可以简化数据分析的复杂度，但它也可能导致信息损失。因此，在选择使用何种降维技术时需要谨慎考虑应用场景的具体需求。例如，PCA是一种广泛使用的线性降维方法，适用于数据具有明显线性结构的情况；而LLE和拉普拉斯特征映射则更擅长保持高维度空间中的局部邻域关系，适合于非线性结构的数据探索；Isomap特别适用于那些在高维度中具有复杂曲面分布的数据集。 文件所介绍的流形学习方法不仅有深入理论研究，在实际应用方面也展示出巨大潜力。随着计算能力提升和算法优化，这些技术已在图像识别、语音识别、生物信息学及推荐系统等多个领域得到广泛应用。不过，为了确定最佳参数选择与算法配置，需要对数据进行深入了解并开展大量实验。 随着大数据时代的到来，高维数据分析以及流形学习方法将成为未来研究和发展的重要方向之一。通过介绍主要的流形学习技术，本段落件有助于我们更好地理解如何在大数据环境中应用降维模型。这些技术不仅能够有效处理和分析复杂的数据集，还可以提高数据处理效率与准确性，为大数据分析的发展提供强大支持。
     
  • The GM_ID Methodology: A Sizing Tool for Low-Voltage Analog CMOS...
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    本文介绍了一种名为GM_ID的方法论，这是一种用于低压模拟CMOS电路尺寸设计的新工具。通过结合电流密度和跨导参数，该方法能够优化晶体管的尺寸配置，从而提高电路性能并简化设计流程。 标题“The gm_ID Methodology, a sizing tool for low-voltage analog CMOS Circuits”介绍了用于低电压模拟CMOS电路尺寸设计的“gm_ID 方法论”。这里的“gm”表示晶体管跨导，“ID”代表漏电流，这两者是模拟电路设计中的关键参数。该方法在CMOS技术中应用广泛，因为它提供了一种标准化的方式来衡量和优化晶体管尺寸。 Paul G. A. Jespers教授于2010年出版的书籍详细介绍了“gm_ID 方法论”。这本书属于“Analog Circuits and Signal Processing Series”，由Mohammed Ismail（俄亥俄州立大学）担任咨询编辑。书中结合了半经验性和紧凑型模型方法，既包含了理论分析也融入了实际应用的经验。 该方法为IC设计师提供了一种评估晶体管尺寸的工具，在满足多个设计目标的同时进行优化选择，例如增益带宽乘积、最小功耗和面积需求等。尤其是在运算放大器（Op-Amp）的设计中，如何平衡增益带宽规格与降低能耗是一个重要考虑因素。 在实际操作过程中，设计师需要权衡晶体管的工作点是在中等反型还是强反型，并且要考虑到非线性失真和动态范围等因素的影响。“gm_ID 方法论”通过提供一个标准化的评估框架来优化这些设计参数的选择过程。这种方法不仅简化了复杂的模拟电路设计流程，还提高了最终产品的性能。 综上所述，“gm_ID方法论”是针对低电压CMOS模拟电路尺寸选择的一种重要工具，它帮助设计师在满足特定性能要求的同时实现功耗、面积等多方面的最优化目标，并且这种技术的应用需要综合考虑各种实际因素。