摘要： 介绍在稀疏表示（稀疏分解）中用K-SVD字典学习来获取字典的方法 阅读全文

摘要： 论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS，然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL，接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL（平滑PL），并且介绍了稀疏表示的几种基，提出了两种效果较好的稀疏基：CT与DDWT，并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage（双变量收缩）代替。 BCS+S 阅读全文

摘要： 关于基追踪（BP），在压缩感知重构中我们所待求解的问题是L0范数问题，因为L1范数与L0范数等价，所以将L0范数转换为L1范数问题来求解，基追踪是将L1范数问题转为成为线性规划问题来进行求解，博主还提到了基追踪降噪问题，是转换为二次规划问题来进行求解的，但是这类凸优化问题计算复杂度高，重构时间长，所 阅读全文

摘要： 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广，由文献[1]提出，第1作者本硕为哈工大毕业，发表此论文时在Korea University攻读博士学位。OMP每次只选择与残差相关最大的一个，而gOMP则是简单地选择最大的S个。之所以这里表述为“简单地 阅读全文

摘要： SAMP：稀疏度自适应匹配追踪 实际应用中信号通常是可压缩的而不一定为稀疏的，而且稀疏信号的稀疏度我们通常也会不了解的。论文中提到过高或者过低估计了信号的稀疏度，都会对信号的重构造成影响。如果过低估计了稀疏度，会影响重构的质量；而过高估计稀疏度会对算法的准确性和鲁棒性造成影响。 论文在第2部分rev 阅读全文

摘要： 学习课程地址：快乐的sublime编辑器_sublime编辑器使用 另可参考笔记地址： http://c.haoduoshipin.com/happysublime/ http://blog.csdn.net/u014465934/article/details/72810763 PS：博主的一些文 阅读全文

摘要： 1.介绍了一种分段弱正交匹配追踪（SWOMP）的算法流程 2.给出了SWOMP的matlab代码 3.给出了压缩感知重构的测试代码 4.门限参数α、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 阅读全文

摘要： 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪，它是OMP另一种改进算法，每次迭代可以选择多个原子。此算法的输入参数中没有信号稀疏度K，因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势。 1、StOMP重构算法流程： 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交 阅读全文

摘要： 之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算，为了降低计算复杂度和减少内存，这篇论文梯度追踪，属于贪婪算法中一种。主要为三种：梯度（gradient）、共轭梯度（conjugate gradient）、近似共轭梯度（an approximation to the conjug 阅读全文

摘要： 此篇笔记是学习参考廖雪峰老师的Git教程，附上学习网址：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000 Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统（没有之一）。 先说集中式版本控 阅读全文