原文:稀疏表示(sparse representation)和字典学习

近十几年来,稀疏 sparsity 已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一。近来,研究人员又致力于过完备 overcomplete 信号表示的研究。这种表示不同于许多传统的表示。因为它能提供一个广阔范围的生成元素 atoms 。而冗余 redundant 信号表示的魅力正在于其能经济地 紧致 的表示一大类信号。对稀疏性的兴趣源自于新的抽样理论 压缩传感 compressed sens ...

2016-08-15 16:00 0 2735 推荐指数:

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{Reship}{Sparse Representation}稀疏表示入门

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 ...

Sat Dec 14 07:56:00 CST 2013 0 7009
[综] Sparse Representation 稀疏表示 压缩感知

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典;直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update;2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵。 1. 训练字典的方法:MOD ...

Sun Jun 28 08:40:00 CST 2015 0 2038
稀疏表示Sparse Representations)

1.什么是稀疏表示: 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。 其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的;而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X,每一行代表 ...

Thu Dec 28 06:49:00 CST 2017 3 30043
Image Super-Resolution via Sparse Representation——基于稀疏表示的超分辨率重建

  经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示。下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验。 稀疏表示   稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素。过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵,也就是说,它的列向量有无数种线性组合来表达 ...

Fri Mar 05 05:32:00 CST 2021 15 870
Dictionary Learning(字典学习稀疏表示以及其他)

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是 稀疏字典学习Sparse Dictionary Learning)。该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段 ...

Thu Oct 13 06:27:00 CST 2016 0 24138
 
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