主要内容： OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一、OMP算法介绍 来源：http://blog.c ...

1、动机与背景 数字化革命： 随着数字化技术的快速发展，电话、手机、相机、电视等数字化产品如雨后春笋般涌现市场，无时无刻不在影响着我们的生活，这是一个数字化的时代。 数码传感器的挑战： 在 ...

问题： 压缩感知中算法会通过L0，L1范数建立的数学模型得到一个稀疏解，那么为什么L0，L1范数会导致一个稀疏解呢？ 分析与解释： 1、范数 常见的有L0范数、L1范数、L2范数，经常要将 ...

主要内容： 信号的稀疏表示模型 压缩测量 RIP性质 恢复重建 一、信号的稀疏表示模型 信号在某个空间是非稀疏的，如果变换到某个空间，即 ...

主要内容： 信号的稀疏表示 编码测量（采样过程） 恢复算法（非线性） 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 ...

主要内容： CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一、CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追 ...

主要内容： 傅里叶矩阵及其MATLAB实现 小波变换矩阵及其MATLAB实现 傅里叶矩阵及其MATLAB实现 傅里叶矩阵的定义 ...

在压缩感知中，总是看到"矩阵满足RIP"之类的字眼，没错，这是一个压缩感知绕不开的术语，有限等距性质（Restricted Isometry Property, RIP）。 注意：RIP性质针对的 ...

奈奎斯特采样定理： 定理：为了不失真地恢复模拟信号，离散信号系统的采样频率不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。 在时域上，频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1+Δt ...

我们知道压缩感知主要有三个东西：信号的稀疏性，测量矩阵的设计，重建算法的设计。那么，在重建算法中，如何对问题建立数学模型并求解，这就涉及到了最优化或凸优化的相关知识。 在压缩感知中，大部分情况下都转 ...