摘要：
恢复算法 1、L1 minimization 这是一个凸优化问题，类似于统计学中的LASSO。 优化算法有： 特点： L1最小化的其他形式： 2、Matching Pursuit MP算法(匹配追踪算法) 算法描述： 作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。假定被表示的信号为 阅读全文
摘要：
压缩感知框架 一、信号与图像的稀疏表示 在DSP（数字信号处理）中，有个很重要的概念：变换域（某个线性空间：一组基函数支撑起来的空间） 一般而言，我们的信号都是在时域或空域中来表示，其实我们可以在其他变换域中通过某些正交基函数的线性组合来表示信号。如：sinusoids, wavelets, cur 阅读全文
摘要：
资源参考网络（博客和论文）！！！ 压缩感知原理 传统数字信号采集Digital Data Acquisition： 传统的数字信号采样定律就是有名的香农采样定理，又称那奎斯特采样定律，定理内容如下： 为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。 下图分别为在时域和空域上 阅读全文
摘要：
去年下半年做一个鬼成像的项目，我负责“压缩感知”这一块，研究生的师妹就是做压缩感知的，一直想了解一下，可是一直没有机会，借着这个项目把压缩感知看了一下，整理一些文档。 从公开发表论文的情况看，国内外学者在信号稀疏表示、测量矩阵设计和信号重构算法方面都取得了一些重要成果，这为后续的CS(压缩感知)研究 阅读全文