Peng Lv

毋意,毋必,毋固,毋我。 言必行,行必果。

导航

2013年12月13日 #

{Reship}{Sparse Representation}稀疏表示入门

摘要: 声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域。之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步!踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然。之前一直在研究压缩感知(Compressed Sensing)中的重构问题。照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理论中的一些原理,性质和算法,如测量矩阵为高斯随机矩阵,贝努 利矩阵,亚高斯矩阵时使用BP,MP,OMP等重构算法的异同和效果。然后会找来二维稀疏信号来验证一些问题。当然,就像你所想的,这些都太简单。是的, 接下 阅读全文

posted @ 2013-12-13 23:56 Lvpengms 阅读(7630) 评论(0) 推荐(2) 编辑