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压缩感知与字典学习的zip文件。

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简介：
该代码是建立在压缩感知技术之上的字典学习程序。请您下载并解压后，即可直接启动运行。

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  • 压缩感知与字典学习.zip
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    本资料深入探讨了压缩感知理论及其在信号处理中的应用，并结合字典学习技术，提供了一系列算法实现和案例分析。适合研究者和技术爱好者参考学习。 这是基于压缩感知的字典学习代码。下载解压后可以直接运行。
     
  • 压缩感知结合KSVD与字典学习的降噪及重构方法
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    本研究提出一种基于压缩感知和KSVD算法以及字典学习技术相融合的方法，有效提高信号的去噪及重构质量。 KSVD算法的Matlab实现可用于降噪、重构等领域。参考文献为：Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
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    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。
     
  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像_SAR成像_压缩感知SAR
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    本项目聚焦于SAR（合成孔径雷达）技术，探索其在目标感知及图像生成中的应用，并深入研究压缩感知理论如何优化SAR成像过程，提高效率和分辨率。 基于压缩感知的SAR成像算法利用了压缩感知技术来提高合成孔径雷达（SAR）图像的质量与效率。该方法通过在数据采集阶段进行稀疏采样，然后借助先进的重建算法恢复出高分辨率的图像，从而大大减少了所需的观测时间和存储空间需求。 具体而言，在传统的SAR系统中，为了获得高质量成像结果需要收集大量的原始数据，并且这些数据往往具有很高的冗余度。而引入压缩感知理论后，则可以在保持信号完整性的前提下大幅度降低采样率；同时利用目标场景的稀疏特性作为先验知识指导后续处理过程。 因此，基于压缩感知技术应用于SAR成像领域不仅能够有效克服传统方法中的瓶颈问题，还为雷达图像获取提供了新的思路和发展方向。
     
  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像源码.zip
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    本资源包提供SAR（合成孔径雷达）感知及基于压缩感知技术的成像算法源代码，适用于雷达信号处理研究和开发。 SAR_CS_SAR感知_sar成像_SAR_压缩感知成像_压缩感知SAR_源码.zip
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
    优质
    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码，适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究：以图像LENA为例的压缩感知实现。
     
  • 压缩感知下的稀疏贝叶斯学习
    优质
    本研究探讨在压缩感知框架下运用稀疏贝叶斯学习方法，旨在提高信号恢复精度与效率，适用于大数据背景下的信息处理。 Sparse Bayesian Learning, Basis Selection, 稀疏贝叶斯学习算法以及压缩感知的相关研究与Matlab仿真。
     
  • 压缩感知与压缩传感图像重建算法
    优质
    本研究探讨了压缩感知理论及其在图像处理中的应用，特别是开发高效的压缩传感技术以实现高质量的图像重建。 该算法基于压缩感知的图像重建方法，通过将图像分块并应用正则化技术来提高重建性能和加快处理速度。