压缩感知

压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP)

题目：压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP)    前面经过几篇的基础铺垫，本篇给出正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码，并且给出单次测试例程代码、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码
jbb0523·2015-04-19 00:00

为什么正交匹配追踪(OMP)一定能恢复信号？

上一篇《正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同》中提到：你怎么知道通过OMP等重构算法求出的θ就是原来的x=Ψθ中的那个θ呢？为什么通过OMP迭代后一定会选出矩阵A的那几列呢？
jbb0523·2015-04-17 21:00

正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同

题目：正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同    如果研究了稀疏分解再来研究压缩感知可能会有一个疑惑：在稀疏分解中有一个OMP算法，在压缩感知的重构算法中也有一个OMP算法，它们有什么区别和联系呢
jbb0523·2015-04-17 18:00

稀疏表示与匹配追踪

题目：稀疏表示与匹配追踪    如果研究压缩感知重构算法，那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念，虽然最原始的匹配追踪算法应用于重构的文献并不多，但基于匹配追踪改进后的正交匹配追踪算法在研究压缩感知的人群中可以说是家喻户晓
jbb0523·2015-04-17 17:00

初识贝叶斯压缩感知

一、贝叶斯理论：1.先验信息：在抽样前有关统计推断的一些信息，贝叶斯公式数学表达为:P(A|B)=P(A,B)P(B)（公式1）2.先验分布：将θ∈Θ当作取值于Θ的随机变量，若θ∈Θ满足概率密度函数p(θ)，则称p(θ)为参数θ的先验概率分布。3.似然函数：假设样本X={x1,x2,x3,x4,…，xN}，各样本是相互独立的，则样本的联合分布密度函数为：p(x1,x2,x3,x4,…，xN,θ)=
hjxzb·2015-04-07 15:00

压缩感知中的数学知识——凸优化

转自彬彬有礼的专栏http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40742955题目：压缩感知中的数学知识：凸优化===================引言=
geekmanong·2015-04-06 16:00

压缩感知中的数学知识：稀疏、范数、符号arg min

转自彬彬有礼的专栏http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/41577721题记：从今年九月份开始看压缩感知方面的文献，自己的感觉是要求的数学知识太多了，
geekmanong·2015-04-06 16:00

压缩感知中的数学知识：线性方程组的解

转自彬彬有礼的专栏http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/41577721题目：压缩感知中的数学知识：线性方程组的解==================
geekmanong·2015-04-06 14:00

压缩感知测量矩阵之如何评价一个测量矩阵的好坏？

题目：压缩感知测量矩阵之如何评价一个测量矩阵的好坏？
jbb0523·2015-04-03 00:00

压缩感知的常见测量矩阵

题目：压缩感知的常见测量矩阵    下面首先给出十篇参考文献中有关测量矩阵的叙述，然后以一篇硕士论文中对七种常见测量矩阵的描述依据，给出了这七种常见测量矩阵的MATLAB实现代码，以为以后的研究提供一个参考
jbb0523·2015-03-28 13:00

压缩感知测量矩阵之有限等距常数RIC的计算

在前面的一篇《压缩感知测量矩阵之有限等距性质》中已经给出了RIC的定义【1】：     S阶RIP性质只要要求0=8时就会报内存不足的错误：    其实主要是Com=combntns(Num,t);这行程序出
jbb0523·2015-03-25 16:00

稀疏表示中压缩感知库Kl1p的配置方法

1浅谈稀疏表示和压缩感知写这篇博客是应为需要用稀疏表示做人脸识别（当时还没有做完，效果也还不清楚），要求用C++实现，理所应当想到应该借用opencv这个开源工具，可惜发现仅仅opencv还是不够，需要用到压缩感知
u013088062·2015-03-23 17:00

压缩感知测量矩阵之spark常数

题目：压缩感知测量矩阵之spark常数    除了有限等距性质RIP之外，Spark常数也是经常使用的一个评价传感矩阵的指标。
jbb0523·2015-03-23 16:00

压缩感知测量矩阵之有限等距性质（Restricted Isometry Property, RIP）

题目：压缩感知测量矩阵之有限等距性质（RestrictedIsometryProperty,RIP）    阅读压缩感知的文献，RIP绝对是一个抬头不见低头见的英文简写，也就是有限等距性质（RestrictedIsometryProperty
jbb0523·2015-03-23 16:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
liu_guanzhang·2015-01-28 21:00

压缩感知稀疏基之离散哈特莱变换(DHT)和离散W变换

题目：压缩感知稀疏基之离散哈特莱变换(DHT)和离散W变换 在前面的《压缩感知的常见稀疏基名称及离散傅里叶变换基》中提到了DWT，并没有提到离散哈特莱变换(DiscreteHartleyTransform
jbb0523·2015-01-09 14:00

小波变换中的信号扩展(延拓)问题

题目：小波变换中的信号扩展(延拓)问题    本篇主要是做为上一篇《压缩感知稀疏基之离散小波变换》的一个补充说明。    
jbb0523·2015-01-06 22:00

压缩感知稀疏基之离散小波变换

题目：压缩感知稀疏基之离散小波变换看小波变换的时间超过半个月了，到今天为止终于可以得到小波变换矩阵（小波基）了，该陆续写一些总结了，这一篇给出最核心的东西：在Matlab中如何得到小波变换矩阵？
jbb0523·2015-01-06 22:00

基于压缩感知的分布式视频编码框架matlab代码

刚刚开始学习分布式压缩感知，写下了这个分布式压缩感知的代码，现在上传上来和大家分享交流。如果有什么问题请在这篇博文下面评论即可，看到之后我会回复的。以下为本程序说明：详细的请看程序代码。
hjxzb·2014-12-28 11:00

压缩感知——SP（subspace pursuit）重构算法前言翻译

压缩感知是一种采样方法，它和变换编码类似，后者被广泛用于涉及到大规模数据采样的现代通信系统中。变换编码将高维空间中的输入信号，转换成非常低的低维空间中的信号。
u012314976·2014-12-17 10:00

压缩感知稀疏基之离散余弦变换(DCT)和离散正弦变换(DST)

题目：压缩感知稀疏基之离散余弦变换(DCT)和离散正弦变换(DST)在前面一篇《压缩感知的常见稀疏基名称及离散傅里叶变换基》中集结了九篇压缩感知文献中有关稀疏基名称，并且直白地告诉大家稀疏基其实就是某种正交变换的变换矩阵列向量组成的基
jbb0523·2014-12-16 22:00

压缩感知的常见稀疏基名称及离散傅里叶变换基

题目：压缩感知的常见稀疏基名称及离散傅里叶变换基一、首先看九篇文献中有关稀疏基的描述：[1]喻玲娟，谢晓春.压缩感知介绍[J].电视技术，2008，32(12)：16-18.常用的稀疏基有：正(余)弦基
jbb0523·2014-12-09 22:00

图像分类的字典学习方法概述

字典学习来源于压缩感知，后来广泛用于图像去噪、去雾、聚类、分类等方面。两类：1） 直接学习区分性的字典（directlyforcingthedictionarydiscriminativ
tiandijun·2014-11-30 12:00

压缩感知与Nquist抽样定理——模拟信息转换(AIC)学习总结

题目：压缩感知与Nquist抽样定理——模拟信息转换(AIC)学习总结一、引言压缩感知（CompressiveSensing,orCompressedSensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressivesampling
jbb0523·2014-11-29 14:59

压缩感知与Nquist抽样定理——模拟信息转换(AIC)学习总结

题目：压缩感知与Nquist抽样定理——模拟信息转换(AIC)学习总结一、引言压缩感知（CompressiveSensing,orCompressedSensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressivesampling
jbb0523·2014-11-29 14:00

压缩感知中的数学知识：线性方程组的解

题目：压缩感知中的数学知识：线性方程组的解====================引言====================有关“线性方程组的解”这个问题实在是太基础的一个线性代数问题，本也不想去讨论它
jbb0523·2014-11-28 17:00

压缩感知中的数学知识：投影矩阵（projection matrix）

题目：压缩感知中的数学知识：投影矩阵（projectionmatrix）========================背景========================关注于投影矩阵主要是看以下两个文献注意到的
jbb0523·2014-11-25 12:12

压缩感知中的数学知识：投影矩阵（projection matrix）

题目：压缩感知中的数学知识：投影矩阵（projectionmatrix）========================背景========================关注于投影矩阵主要是看以下两个文献注意到的
jbb0523·2014-11-25 12:00

压缩感知应用——单像素相机

题目：压缩感知应用——单像素相机============================================================参考文献：1）RachelZhang的专栏，压缩感知进阶
jbb0523·2014-11-19 22:54

压缩感知应用——单像素相机

题目：压缩感知应用——单像素相机============================================================参考文献：1）RachelZhang的专栏，压缩感知进阶
jbb0523·2014-11-19 22:00

压缩感知中的数学知识：凸优化

题目：压缩感知中的数学知识：凸优化===================引言========================压缩感知中会遇到凸优化的概念，就是什么把0范数转为1范数，变为凸优化问题……要说明白凸优化的概念
jbb0523·2014-11-03 17:19

压缩感知中的数学知识：凸优化

题目：压缩感知中的数学知识：凸优化===================引言========================压缩感知中会遇到凸优化的概念，就是什么把0范数转为1范数，变为凸优化问题……要说明白凸优化的概念
jbb0523·2014-11-03 17:00

[jbb0523整理]压缩感知中的数学知识：NP-hard问题

题目：[jbb0523整理]压缩感知中的数学知识：NP-hard问题===================引言======================看压缩感知的文章经常看到NP-hard的概念，反正我第一次看到时不明白是什么意思
jbb0523·2014-11-02 16:00

Rachel_Zhang的“压缩感知”之“HelloWorld"解读

题目：Rachel_Zhang的“压缩感知”之“”HelloWorld"解读=================引言====================看Rachel_Zhang博主的“压缩感知”之“
jbb0523·2014-10-25 23:09

Rachel_Zhang的“压缩感知”之“HelloWorld"解读

题目：Rachel_Zhang的“压缩感知”之“”HelloWorld"解读=================引言====================看Rachel_Zhang博主的“压缩感知”之“
jbb0523·2014-10-25 23:00

Real-Time Compressive Tracking 论文笔记

整体思想1利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维2然后对降维的特征采用简单的朴素贝叶斯进行分类算法主要流程1在t帧的时候，我们采样得到若干张目标（正样本）和背景（负样本）的图像片，
lanbing510·2014-10-24 00:00

压缩感知中的lp球：p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因

题目： 压缩感知中的lp球：p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因================问题的引出================压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用
jbb0523·2014-10-19 22:00

压缩感知中的数学知识：稀疏、范数、符号arg min

题记：从今年九月份开始看压缩感知方面的文献，自己的感觉是要求的数学知识太多了，上研时只学了一个矩阵理论，学的感觉还算扎实，但学完到现在基本都忘掉了，什么优化之类的根据就没学过，所以现在看文献真心很费劲，
jbb0523·2014-10-19 16:00

科学松鼠会压缩感知科普文章两篇：“压缩感知与单像素相机(陶哲轩)”“填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像(Jordan Ellenberg)"

题目：科学松鼠会压缩感知科普文章两篇：“压缩感知与单像素相机(陶哲轩)”“填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像(JordanEllenberg)"目录：1、压缩感知与单像素相机(陶哲轩,TerenceTao
jbb0523·2014-10-18 16:39

科学松鼠会压缩感知科普文章两篇：“压缩感知与单像素相机(陶哲轩)”“填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像(Jordan Ellenberg)"

题目：科学松鼠会压缩感知科普文章两篇：“压缩感知与单像素相机(陶哲轩)”“填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像(JordanEllenberg)"目录：1、压缩感知与单像素相机(陶哲轩,TerenceTao
jbb0523·2014-10-18 16:00

心被震撼，发博文以纪之，好好工作，好好科研

昨天真心被震撼了，也可以说被刺激了一下，想了一晚上，大早上发篇博客……从九月初起，开始看压缩感知的文章，到昨天为止，首批下载打印的五篇文章终于看了一遍，对压缩感知有个概念上的理解了，下午五点钟左右吧，网上搜了一下
jbb0523·2014-10-16 08:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
loadstar_kun·2014-09-21 18:00

压缩感知介绍

 （说明:本文是根据压缩感知讨论群里面（180291507感兴趣的同学可以加下，里面大牛很多,大家加入到那个群里面去，你会从里面的大神那里学习到不少东西的。）
hjxzb·2014-09-20 16:00

白话压缩感知（含Matlab代码）

压缩感知介绍压缩感知（CompressiveSensing，CS），有时也叫成CompressiveSampling。
xiahouzuoxin·2014-08-25 15:00

压缩感知的资源

转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7724360一、引论与综述1 石光明，刘丹华，高大化，刘哲，林杰，王良君，压缩感知理论及其研究进展
pizibing880909·2014-08-05 20:00

中国压缩传感资源（China Compressive Sensing Resources）

转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7724360一、引论与综述1 石光明，刘丹华，高大化，刘哲，林杰，王良君，压缩感知理论及其研究进展
qq1987924·2014-06-23 15:00

初识压缩感知Compressive Sensing

转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7721834压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。
qq1987924·2014-06-23 14:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
chlele0105·2014-06-19 17:00

稀疏编码中的正交匹配追踪（OMP）与代码

分类：AIandComputerVision2013-04-1919:42908人阅读评论(11)收藏举报OpenCV压缩感知稀疏编码匹配追踪算法最近在看有关匹配追踪与相关优化的文章，发现了这篇http
pi9nc·2014-05-22 15:00

压缩感知入门

第一次接触压缩感知，只希望能从这里找到图像压缩的突破口。
u013863354·2014-05-17 20:00
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