Advertisement

IRLS算法原理及SP算法性能分析_OMP_SP算法_OMP重构程序RAR包

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

简介：
本资源提供IRLS和SP算法详解及其在OMP中的应用分析，并包含用于信号重构的OMP_SP算法源代码RAR包。 本例程序包含OMP、SP、IRLS、CoSaMP等多种重构算法，并对它们的性能进行了比较分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • IRLS算法原理及SP算法性能分析_OMP_SP算法_OMP重构程序RAR包
    优质
    本资源提供IRLS和SP算法详解及其在OMP中的应用分析，并包含用于信号重构的OMP_SP算法源代码RAR包。 本例程序包含OMP、SP、IRLS、CoSaMP等多种重构算法，并对它们的性能进行了比较分析。
     
  • CSMP.rar_BP算法重构_基于MATLAB的算法比较_OMP噪声下的重构误差分析
    优质
    本研究通过MATLAB平台，对比BP和OMP两种算法在不同噪声环境下的信号重构效果，并详细分析了各自的误差特性。 比较CoSaMP、BP和OMP算法在不同信噪比情况下的重构误差。
     
  • ESPRIT算法的性能分析及RMSE: 原理与MATLAB实现
    优质
    本文详细探讨了ESPRIT算法在信号处理中的应用，并通过理论分析和基于MATLAB的实验验证其RMSE性能，为相关领域的研究提供参考。 几种ESPRIT算法在DOA估计中的性能对比分析（基于RMSE指标）。
     
  • LMS算法与NLMS算法的性能对比分析
    优质
    本文对LMS（Least Mean Squares）算法和NLMS（Normalized Least Mean Squares）算法进行了详细的性能对比分析，探讨了二者在不同环境下的优劣。 LMS_Identify.m 文件实现了 LMS 算法与 NLMS 算法的性能比较。文档详细描述了 LMS 自适应滤波器对信号进行滤波的过程，以及归一化最小均方算法（NLMS）基于信号功率来调节自适应步长的方法。
     
  • 排序算法在数据结构中的性能分析
    优质
    本文旨在探讨并比较不同排序算法在数据结构中的执行效率与适用场景，通过理论分析和实验测试，为实际应用提供参考。 设计一个测试程序来比较几种内部排序算法的关键字比较次数和移动次数以获得直观感受。 基本要求如下： 1. 实现各种内部排序算法：包括冒泡排序、直接选择排序、希尔排序、快速排序以及堆排序。 2. 待排数据为整数，使用随机函数生成（例如10,000个元素），至少用5组不同的测试数据进行比较。对每种算法进行性能测试并记录其执行时间，最后汇总分析结果。 3. 程序通过人机交互界面运行：每次排序完成后显示各种比较指标的列表，并对比不同算法之间的优劣性。 4. 用户友好型界面设计：采用菜单形式提供操作选项，方便用户选择不同的功能进行测试。
     
  • 基于压缩感知的SP与STOMP重构算法编程
    优质
    本项目聚焦于压缩感知技术下的信号处理，特别针对SP和STOMP重构算法进行深入研究与程序实现，旨在优化稀疏信号重建效率。 基于压缩感知的SP及STOMP重构程序已通过测试，并适用于图像重构。
     
  • 基于压缩感知的SP与STOMP重构算法
    优质
    本研究探讨了基于压缩感知理论下的信号处理技术，重点分析并优化了稀疏 pursuit (SP) 与 stagewise orthogonal matching pursuit (STOMP) 算法在数据重构中的应用效能。 基于压缩感知的SP以及STOMP重构程序已被证实可用于图像重构，并且经过测试是有效的。
     
  • MUSIC算法的谱估计及不同算法性能比较分析
    优质
    本文介绍了MUSIC算法在谱估计中的应用，并对其与其它常见算法的性能进行了全面而深入的对比分析。 MUSIC算法谱估计包含多种MUSIC算法，如经典MUSIC、求根MUSIC、高阶累积量MUSIC以及解相干MUSIC，并且提供了这些算法的性能对比分析。
     
  • Prony算法代码包.zip - 包含MATLAB Prony算法及程序_33312539emdpprony_prony程序_prony算法
    优质
    本资源提供一套完整的Prony算法实现，适用于信号处理和分析。内含详细注释的MATLAB代码，便于学习与应用。包含主函数prony及辅助功能，适合初学者快速掌握该算法。 有许多关于Prony算法的参考程序，这样初学者就无需再费力寻找了，这对他们有很大的帮助。