淺談壓縮感知（二十一）：壓縮感知重構算法之正交匹配追蹤（OMP）
主要內容： OMP的算法流程 OMP的MATLAB實現 一維信號的實驗與結果 測量數M與重構成功概率關系的實驗與結果 稀疏度K與重構成功概率關系的實驗與結果 一、OMP的算法流程 二、OMP的MATLAB實現(CS_OMP.m) 三、一維 ...
原文：淺談壓縮感知（三十一）：壓縮感知重構算法之定點連續法FPC
主要內容： FPC的算法流程 FPC的MATLAB實現 一維信號的實驗與結果 基於凸優化的重構算法 基於凸優化的壓縮感知重構算法。 約束的凸優化問題： 去約束的凸優化問題： 在壓縮感知中，J函數和H函數的選擇： 一 FPC的算法 FPC，全稱Fixed Point Continuation，這里翻譯為定點連續。 數學模型： 算法： 該算法在迭代過程中利用了收縮公式shrinkage 也稱為軟閾值s ...
2016-02-16 15:28 0 3056 推薦指數：
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主要內容： SP的算法流程 SP的MATLAB實現 一維信號的實驗與結果 測量數M與重構成功概率關系的實驗與結果 SP與CoSaMP的性能比較 一、SP的算法流程 壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)與子空間追蹤（SP）幾乎完全一樣，因此算法流程也基本一致。 SP ...
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淺談壓縮感知（三十）：壓縮感知重構算法之L1最小二乘
主要內容： l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB實現 一維信號的實驗與結果 前言 前面所介紹的算法都是在匹配追蹤算法MP基礎上延伸的貪心算法，從本節開始，介紹基於凸優化的壓縮感知重構算法。 約束的凸優化問題： 去約束的凸優化問題： 在壓縮感知中，J函數和H ...
淺談壓縮感知（十一）：凸優化
我們知道壓縮感知主要有三個東西：信號的稀疏性，測量矩陣的設計，重建算法的設計。那么，在重建算法中，如何對問題建立數學模型並求解，這就涉及到了最優化或凸優化的相關知識。 在壓縮感知中，大部分情況下都轉換為凸優化問題，並通過最優化方法來求解，因此了解相關知識就顯得尤為重要了。 主要內容 ...
淺談壓縮感知（二十六）：壓縮感知重構算法之分段弱正交匹配追蹤（SWOMP）
主要內容： SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB實現 一維信號的實驗與結果 門限參數a、測量數M與重構成功概率關系的實驗與結果 SWOMP與StOMP性能比較 一、SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追蹤(Stagewise Weak OMP)可以說是 ...