用于信号稀疏分解重构和进行压缩感知处理，从入门到深入都有的资料，建议详细阅读，调试后使用。
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信号稀疏分解及压缩感知理论应用研究
目的对一维的多通道非平稳信号EEG随机...结论基于压缩感知理论的信号采样包含了原信号的足够信息,利用EEG信号的稀疏性(或可压缩性)先验条件,通过一定的线性或非线性的解码模型可以以很高的概率重建原始图像或高维信号。
压缩感知(cs)实现谐波信号分解 自适应计算信号稀疏度
考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度...
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，使得在某个变换域之后信号具有稀疏性。这种变换是很多的，最常见的就是DCT...
为了提高压缩感知中图像的稀疏表示性能, 提出了一种Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知算法。将图像Contourlet分解后的多个高频子带根据方向正交特点进行重组, 采用随机高斯矩阵对重组后的子带分别进行测量...
该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。程序包中已经整合了小波包和测试图像(Run main_msbcsspl.m in the MTLAB ...
随着压缩感知技术的发展, 基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点, 提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合...
稀疏分解（内含完整的MATLAB代码）
针对传统压缩感知在核磁共振成像中存在着重构算法慢、成像时间长的缺点, 利用核磁共振图像自身非满秩的特点, 在压缩感知框架下以奇异值分解作为基底对图像稀疏表示进行了研究, 并对重构算法进行了优化。实验结果表明...
压缩感知在脑电信号中的应用，在医学实践中，通常会进行长时间的多次重复性的多通道脑电图测量，因此会产生 大量数据。如何有效处理这些数据是一个函待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论 为有效解决这个问题提出...
首先对脉搏信号进行ICEEMD分解，得到一组固有模态函数IMF分量，去掉最高频IMF分量，再应用压缩感知理论中的匹配追踪算法对剩余的IMF分量进行稀疏分解，选择最佳原子重构得到纯净脉搏信号的近似估计，从而实现脉搏...
提出了一种基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知算法。该算法利用因子图和变分方法将全局感知问题分解为简单的局部问题，通过认知用户邻居间的置信传播实现“软融合”，使每个认知用户能够获得全局最优估计。且...
信号分解的稀疏程度决定了压缩感知重构信号的精度，针对标准正交基稀疏程度的不足，提出了基于混合字典的压缩感知图像分解和重构方法。构建匹配图像边缘和纹理的二维Gabor字典，将图像在离散余弦字典与建立的二维...
因此，对于诸如正交匹配追踪（OMP）和树结构小波压缩感知（TSW-CS）之类的压缩感知算法，测量模型中存在假定误差，这使得重建结果不符合原始测量模型。 。 针对这个问题，我们提出了投影替换算法，即通过用奇异值...
压缩感知算法稀疏分解，然后随机观测，OMP恢复
把善于表达图像纹理及边缘信息的Contourlet变换引入了压缩感知稀疏表示中，同时对分解得到的低频系数采取加权的区域能量融合规则，高频系数采取基于广义高斯分布模型的加权融合规则进行图像系数融合，最后在压缩感知...
一个可以在matlab上运行的压缩感知实例；本例以LFM为采样信号，包括稀疏分解、测量矩阵的设计和重构算法（OMP），验证了压缩感知理论的可行性。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处，谢谢！... 题目：正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知... 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...
简单地说，压缩感知理论指出：只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以...
实验结果表明，采用分块感知压缩图像分解方法，能有效地降低稀疏分解的计算复杂度，其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下，能有效地提高编码性能和编码率，体现了稀疏分解较传统分解方法
然后,由于高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过压缩感知进行压缩后根据标准差特征自适应选择融合规则;最后,对重构系数进行非下采样contourlet逆变换。实验结果表明:与传统经典算法相比,新方法不仅精准提取到红外目标...
首先对待融合图像进行NSCT分解,接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩,并在压缩域融合后重构;对低频分量采用DCT能量准则融合,最后对融合后的高低频分量进行NSCT重构。仿真实验结果表明,文中方法在...
压缩感知，本为信号处理领域中对传统采样定理的改进，现已发展到与信号相关的各个领域，如合成孔径雷达成像、遥感成像、核磁共振成像、深空探测成像、无线传感器网络、信源编码、人脸识别、语音识别、探地雷达成像等...
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