一、前言 稀疏表示是自上世纪90年代开始,从人眼的视觉感受野获得启示,逐渐被人们所研究。现在已经发展为一种重要的信息表示方法。所谓稀疏表示是指,一个信号在过完备字典中,可以由少数个原子线性表达, 其数学模型可以表达如下: 这个数学模型解算是一个NP-hard问题,也就是说只能通过穷举 ...
在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度。 本文采用OMP算法来求解稀疏系数。首先随机生成字典数据和待测试数据 字典数据: dic , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 这是一个 的矩阵,行数代表维度,列数代表样本数。列数在字典中也叫字典 ...
2015-12-03 15:56 0 7293 推荐指数:
一、前言 稀疏表示是自上世纪90年代开始,从人眼的视觉感受野获得启示,逐渐被人们所研究。现在已经发展为一种重要的信息表示方法。所谓稀疏表示是指,一个信号在过完备字典中,可以由少数个原子线性表达, 其数学模型可以表达如下: 这个数学模型解算是一个NP-hard问题,也就是说只能通过穷举 ...
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承接这个PCA的练习,还有一个关于LDA的几何表示。 题目如下: 代码实现LDA如下:LDA.m clear clc % 生成training sample MU1 = [6 10]'; MU2 = [6 20]'; SIGMA1 ...
从稀疏表示到低秩表示(二) 确定研究方向后一直在狂补理论,最近看了一些文章,有了些想法,顺便也总结了representation系列的文章,由于我刚接触,可能会有些不足,愿大家共同指正。 从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容: 一、 sparse representation ...
声明 之前虽然听过压缩感知和稀疏表示,实际上前两天才正式着手开始了解,纯属新手,如有错误,敬请指出,共同进步。 主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro ...
1.聚类与稀疏表示的关系 聚类,也可以称为向量量化(vector quantization,VQ),可以看作稀疏表示的一种特殊情况,反过来,稀疏表示则可以当成广义的聚类。在聚类中,每个样本(信号)都被表示成与之最近的码字(codeword),且系数为1;gain-shape VQ的系数 ...
, (2)可压缩信号:如果信号可以用一个k稀疏向量来近似表示,则称这样的信号为可压缩信号。 (3)稀疏基 ...
声明 之前虽然听过压缩感知和稀疏表示,实际上昨天才正式着手开始了解,纯属新手,如有错误,敬请指出,共同进步。 主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo ...