Advertisement

近似消息传递方法的一般应用。

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

简介：
提供了一个通用的 Matlab 近似消息传递 (AMP) 算法的实现，该实现旨在高效且易于扩展。请注意，此存储库目前仍在持续开发中，可能存在一些小缺陷。本项目的核心目标是构建一种快速、便捷的近似消息传递 (AMP) 算法，其使用方式简单明了。 AMP 包含众多配置选项，使用户能够根据自身的需求灵活地定制算法参数。此外， ample 还提供了一个坚实的框架，允许用户轻松地定义和集成自己的先验信息，从而使 AMP 能够适应各种特定的应用场景。我们衷心感谢 Jean Barbier 和 Andre Manoel 先生女士在先验信息方面提供的宝贵时间和更新。同时，我们特别感谢 Florent Krzakala 先生女士，由于其 ERC SPARCS 307087 资助，才得以顺利完成这项工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于近似消息传递的通用实现方法
    优质
    本文提出了一种关于近似消息传递算法的通用实现框架，适用于多种应用场景，为复杂系统中的信息传输与处理提供了高效解决方案。 本项目提供了一个通用的Matlab近似消息传递（AMP）实现。请注意，该存储库仍在积极开发当中，并可能存在一些小问题。 该项目的目标是为用户提供一个快速且易于扩展的近似消息传递算法实现方式。在核心功能上，用户只需提供一组观察数据、生成这些观测值的数据系统以及先验信号类型即可使用本项目中的AMP算法。此外，ample还提供了大量的选项供用户根据自身需求定制化地调整和优化AMP。 该框架旨在让用户能够轻松添加自己的先验知识，并使近似消息传递适应特定的应用场景。 特别感谢Jean Barbier 和 Andre Manoel 对于提供先验信息以及计算上的帮助和支持；同时也要感谢Florent Krzakala，他的ERC SPARCS 307087 资助了这项工作。
     
  • 广义近似消息传递算法-开源版
    优质
    广义近似消息传递算法-开源版是一款高效的信号处理与数据分析工具，采用先进的迭代算法解决大规模稀疏系统中的推理问题，广泛应用于压缩感知、图像恢复等领域。本项目致力于提供一个灵活且可扩展的框架，支持用户自定义参数和应用场景，促进学术研究及技术开发的交流与合作。 用于广义近似消息传递 (GAMP) 的 MATLAB 代码。 GAMP 是循环置信传播的高斯近似，适用于压缩感知中的估计问题以及其他具有线性混合的非高斯问题。
     
  • 基于近似消息传递（AMP）的大规模MIMO检测及其与MMSE结合的应用研究
    优质
    本研究聚焦于大规模MIMO系统中的信号检测问题，探讨了近似消息传递(AMP)算法在该领域的应用，并创新性地将AMP与最小均方误差(MMSE)技术相结合，以进一步优化性能。 在大规模MIMO系统上行数据检测问题中，由于信道矩阵是短的且正交的，建议采用不使用格约简的混合方案。仿真结果证实了该方法的有效性。
     
  • GAMP_SBL：利用广义近似消息传递实现高效的稀疏贝叶斯学习
    优质
    本研究提出了一种基于广义近似消息传递（GAMP）框架下的高效算法GAMP-SBL，用于执行稀疏贝叶斯学习。该方法通过简化复杂模型的计算过程，在保持高精度的同时大幅提升了处理大规模数据集的能力和效率。 GAMP_SBL 通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习，这是 GAMP-SBL 算法的实现。更多详细信息可以在论文“通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习”中找到，该文由李福伟、方军、段慧平、陈智和李宏斌提交给 arXiv。正式发表的论文也可获取。
     
  • 无向图消息传递中的和积算法应用
    优质
    简介：本文探讨了在无向图中利用和积算法进行消息传递的应用。通过分析该算法如何有效处理大规模网络结构，展示了其在概率推理、机器学习等领域的重要价值。 该演示程序使用和积算法进行无向图的消息传递，并输出不同节点间传递的信息及最终的边际概率。这不是一个通用工具包，而只是一个特定作业的一部分。要编译并运行程序，请执行以下命令：java SumProduct。
     
  • MATLAB中最简单的AMP-In-MIMO代码：用于大规模MIMO检测的近似消息传递算法
    优质
    本工作介绍了一种基于近似消息传递（AMP）算法的简洁MATLAB实现，专为大规模MIMO系统中的信号检测设计。该代码旨在简化研究人员和工程师对复杂MIMO系统的分析与实验。 在MATLAB中的MIMO系统里使用近似消息传递（AMP）算法进行大规模MIMO检测的代码文件如下： - AMPG.m：此文件实现了一种基于高斯分布先验符号的AMP算法。 - AMPT.m：在此文件中，采用{0,1，-1}作为先前符号来实施AMP算法。 - main_AMPG_LMMSE.m：这是一个独立运行的主程序文件，用于绘制AMPG和线性最小均方误差（LMMSE）之间的符号错误率（SER）性能对比图。 - main_massive_detection.m：此脚本用来比较混合解码与LMMSE以及AMPG在SER上的表现。可以采用LMMSE+AMPG或LMMSE+AMPT的方式来进行这种混合解码。 如果您在我的研究中使用了这些代码，请引用以下论文以示感谢： 吕善刚，丛玲：《混合向量扰动预编码：近似消息传递的祝福》。IEEE Trans. Signal Processing 67（1）: 178-193 (2019)。 维护者为暨南大学副教授珊香柳，可通过电子邮件联系她进行进一步讨论或获取更多信息。 这些文件最早在我的个人网站上发布，并稍后在MATHWORK平台上也进行了共享。当我在大约2014年左右攻读博士学位时，我的一个研究项目是应用AMP算法解决晶格中的最近向量问题（CVP）。
     
  • 近似消息传递（AMP）在大规模MIMO检测中的Matlab实现代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab编写的近似消息传递(AMP)算法在大规模MIMO系统中进行信号检测的完整代码，适用于研究与教学。 大规模 MIMO 检测的近似消息传递（AMP）Matlab代码.zip
     
  • 基于大规模MIMO系统的近似消息传递(AMP)算法Matlab仿真含录像演示
    优质
    本项目通过MATLAB实现了一种用于大规模MIMO系统中的近似消息传递（AMP）算法，并附有详细的仿真实验和操作录像，旨在展示AMP算法在高维信号处理中的优越性能。 领域：近似消息传递AMP算法 内容：基于大规模MIMO系统的近似消息传递AMP算法的MATLAB仿真 运行注意事项：在使用MATLAB进行程序运行前，请确保左侧当前文件夹路径设置为包含程序代码的文件夹，具体操作可以参考相关的视频教程。 人群：适用于本硕博等科研人员和学生。
     
  • 线程间通信方法三：消息传递方式
    优质
    本篇文章介绍了线程间通信的第三种方法——消息传递方式。通过这种方式，不同线程可以安全地交换信息和数据，实现复杂任务的协同处理。 线程间通信方式的演示采用了消息传递的方式。通过计算线程执行任务，并使用用户界面线程实时显示执行进度，结合了三种不同的通信方法来实现多线程间的有效沟通。这种方法对于学习和研究多线程间的通信具有较高的价值。