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FastLaplace.rar_FastLaplace_稀疏_贝叶斯_重建精度_重建精度计算

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简介：
本资源包提供了一种名为FastLaplace的方法，用于在压缩感知框架下实现高效的稀疏信号恢复。采用贝叶斯理论优化重建过程，显著提升了重建精度与速度。文件内含相关代码及实验数据，适用于研究和教学用途。 利用拉普拉斯先验的压缩感知稀疏重构贝叶斯方法具有较好的计算精度。

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  • FastLaplace.rar_FastLaplace_稀疏_贝叶斯_重建精度_重建精度计算
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    本资源包提供了一种名为FastLaplace的方法，用于在压缩感知框架下实现高效的稀疏信号恢复。采用贝叶斯理论优化重建过程，显著提升了重建精度与速度。文件内含相关代码及实验数据，适用于研究和教学用途。 利用拉普拉斯先验的压缩感知稀疏重构贝叶斯方法具有较好的计算精度。
     
  • 块稀疏贝叶斯重建算法
    优质
    简介：块稀疏贝叶斯重建算法是一种先进的信号处理技术，通过引入块稀疏特性改进传统贝叶斯方法，在保持计算效率的同时显著提高数据恢复精度。 基于块稀疏信号的重构算法以及稀疏贝叶斯学习算法的研究。
     
  • Intelligent_Algorithm.rar_DOA_稀疏_稀疏贝叶斯估计_贝叶斯DOA
    优质
    本资源包提供了一种基于稀疏贝叶斯理论的智能算法用于方向-of-arrival（DOA）估计，适用于雷达与声纳系统中信号源定位。 我搜集了几种人工智能算法，并基于Matlab平台进行了编写，包括聚类、统计稀疏、最小范数法、DOA、投影追踪以及稀疏贝叶斯等方法。
     
  • L1-SVD稀疏重建算法
    优质
    L1-SVD稀疏重建算法是一种先进的信号处理技术，通过结合SVD与L1范数优化方法，有效恢复受损或压缩的数据信号，在图像修复、数据压缩等领域展现出卓越性能。 采用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并获得DOA估计，在低信噪比及信号间距很小的情况下仍能取得良好效果。
     
  • L1-SVD稀疏重建算法
    优质
    L1-SVD稀疏重建算法是一种利用矩阵分解技术结合L1范数优化方法，用于从少量和不完整数据中高效准确地恢复原始信号或图像结构的技术。 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并得到DOA估计，在低信噪比及信号相距很近的情况下同样具有良好的效果。
     
  • EM算法_Bayesian_稀疏贝叶斯
    优质
    本研究探讨了在统计学习领域中，利用EM算法与Bayesian框架下的稀疏贝叶斯模型，有效提取数据中的关键特征。通过结合这两种强大的方法，我们能够实现更精确的参数估计和预测性能，在高维、小样本的数据集中展现出优越性。 使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，在学习稀疏贝叶斯方面很有用处。
     
  • 快速稀疏贝叶斯
    优质
    快速稀疏贝叶斯是一种高效统计学习方法，利用贝叶斯框架进行模型参数估计，通过引入稀疏性促进特征选择，在保持预测准确性的同时减少计算复杂度。 雷达回波信号可以表示为稀疏形式： \[ \mathbf{y} = \Phi\mathbf{x} + \mathbf{n}, \] 其中 $\Phi$ 是基矩阵，$\mathbf{x}$ 为未知系数列向量，而噪声项 $\mathbf{n}$ 则服从均值为0、方差为 $\sigma^2$ 的加性高斯分布。目标向量包含N个变量的已知元素集： \[ \mathbf{y} = [y_1, y_2, ..., y_N]^T. \] 每个独立向量 $x_i$ 的概率密度表示如下，这也是系数向量 $\mathbf{x}$ 的最大似然估计问题。该问题是二范数求解形式的优化问题（不保证稀疏性）。
     
  • 稀疏贝叶斯算法资料.zip
    优质
    本资料包包含关于稀疏贝叶斯模型的相关文献和教程，旨在帮助学习者掌握该算法的基本原理及其应用。适合机器学习与数据科学爱好者深入研究。 使用MATLAB实现稀疏贝叶斯算法对于压缩感知的学习很有帮助，能够更深入地理解具体过程的实现，并且适用于压缩感知和稀疏恢复重建等领域。
     
  • SBL.rar_SBL_sbl贝叶斯_基于SBL_稀疏贝叶斯学习
    优质
    本资料包聚焦于SBL（Sparse Bayesian Learning，稀疏贝叶斯学习）技术，包含理论介绍、代码示例及应用案例，深入探讨了其在信号处理和机器学习领域的应用。 基于稀疏贝叶斯学习的窄带信号波达方向估计方法在实际测试中证明是有效的。
     
  • BRGM: 基于深度生成模型的贝叶斯图像重建
    优质
    本文介绍了BRGM方法，一种结合了深度生成模型和贝叶斯统计框架的创新技术，专门用于提升图像重建的质量和效率。通过利用先进的机器学习策略，该方法能够有效处理医学成像等领域的数据稀疏性和噪声问题，提供更准确、更清晰的图像结果。 使用深度生成模型的贝叶斯图像重建 R. Marinescu, D. Moyer, P. Golland 如有技术咨询，请通过Github提交问题。 关于我们的BRGM模型的演示，相关资料已经提供。 消息： 2021年2月：更新了方法部分。现在我们从完整的贝叶斯公式开始，从附录中的最大后验概率（MAP）估计导出损失函数，并展示了图形模型。 2020年12月：预训练模型现已可用。 2020年11月：文章的预印本已经上传。 要求： 我们的方法BRGM基于StyleGAN2 Tensorflow代码库，因此使用相同的要求： - 64位Python 3.6安装 - 我们建议使用numpy版本为1.14.3或更高版本的Anaconda3。 - TensorFlow版本：Windows和Linux系统上需要TensorFlow 1.14；仅在Linux系统上则需TensorFlow 1.15。