注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 压缩传感OMP程序，实现压缩数据重构

  2. 压缩传感中OMP算法 for times=1:m; % 迭代次数 for col=1:N; % 恢复矩阵的所有列向量 product(col)=abs(T(:,col)'*r_n); % 恢复矩阵的列向量和残差的投影系数(内积值) end [val,pos]=max(product); % 最大投影系数对应的位置 Aug_t=[Aug_t,T(:,pos)]; % 矩阵扩充 T(:,pos)=zeros(M,1); % 选中的列置零（实质上应该去掉，为了简单我把它置零） aug_y=(Aug_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-09
    • 文件大小：2048
    • 提供者：liyinglxb

  1. MATLAB用压缩感知恢复一维信号

  2. MATLAB用压缩感知恢复一维信号例子，用高斯测量矩阵获得测量值，用OMP算法恢复原始一维信号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：mashuo0601

  1. 压缩感知算法稀疏分解，然后随机观测，OMP恢复

  2. 压缩感知算法稀疏分解，然后随机观测，OMP恢复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：3072
    • 提供者：caobeibay

  1. 基于正交匹配追踪的压缩传感信号恢复

  2. 基于正交匹配追踪的压缩传感信号恢复 摘要：传统盠匹配跟踪 MP 重构算洱虽然能够恢奩信号，但有精度乩够高盠缺焕。本旣垄 MP算洱基础上，介绍了殿交匹配跟踪OMP算洱。旣中详细地介绍了OMP算洱盠原理及步 骤并通过实验表明垄相同测量度盠前提下，OMP 比 MP 算洱精确度更高，垄信号及图像盠 恢奩中，悃能优于 MP算洱。 关键词： 信号与信息处理；压缩传感；匹配跟踪；正交匹配跟踪；信呓恢复

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-20
    • 文件大小：392192
    • 提供者：shou2926

  1. 压缩传感正交匹配追踪算法

  2. 压缩传感正交匹配追踪算法，代码很简单，恢复效果不错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-15
    • 文件大小：1024
    • 提供者：caicai799

  1. OMP算法matlab

  2. matlab 编写的利用omp实现图像压缩和恢复的程序，很好用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-21
    • 文件大小：50176
    • 提供者：yxjishuz

  1. omp正交匹配追踪算法

  2. 该资源详细描述了OMP代码的matlab程序和c语言程序（矩阵的求逆采用LU分解法），并且对两者结果进行了比较，恢复的信号可以精确到小数点5位，误差非常小，测量矩阵采用随机高斯矩阵，程序里面还有matlab和c语言版对文件的操作，并且有非常清晰的注释，对理解OMP算法有非常大的帮助！

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：kxdi19890128

  1. 压缩感知信号重构的matlab代码

  2. 用matlab实现信号的稀疏重构，采用正交匹配追踪(OMP)算法实现，仿真结果表明了OMP的强大信号重构恢复能力。CS.m文件直接运行就可以出结果，希望对CS感兴趣的新手有用！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-28
    • 文件大小：2048
    • 提供者：surge2010

  1. DCS_SOMP分布式压缩感知

  2. DCS_SOMP分布式压缩感知 根据 CS 理论可知，在信号长度一定的情况下， 稀疏度越好，所需的测量值个数越少。对于一个信号群，选择不同的共同分量会有不同的联合稀疏效果。如果能够知道每个节点采集到的信号，那么可以最佳地确定共同分量让联合稀疏表示的稀疏度最小。基于这种思想，结合传感器的具体应用，采用分簇的层次化路由方式，将簇内节 点采集的数据先传输到簇头节点，簇头节点根据各 节点的数据最佳地确定共同分量，然后对共同分量 和特征分量分别进行投影，将投影值传输到汇聚节 点，然后在汇聚节点联合恢复出

  3. 所属分类：其它

  1. 压缩感知——OMP算法

  2. MATLAB仿真压缩感知恢复算法，采用OMP算法。文件解压后包含两个文件，OMP.m为OMP算法的函数，OMPtest.m调用OMP函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-08
    • 文件大小：611
    • 提供者：pan_yunqiang

  1. 正交匹配追踪 omp

  2. 产生信号并用omp重建 1-D信号压缩传感的实现（正交匹配追踪算法Orthogonal Matching Prusuit） -1.生成稀疏度为K的稀疏信号----- 2.时域信号压缩传感 3.正交匹配追踪法重构信号（本质上是L-1范数最优化问题） 4.恢复信号和原始信号对比

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-11-15
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u011217439

  1. 压缩感知OMP重构算法

  2. 压缩感知代码% 1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit) % 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构 % 编程人--香港大学电子工程系 沙威 Email: wsha@eee.hku.hk % 编程时间：2008年11月18日 % 文档下载: http://www.eee.hku.hk/~wsha/Freecode/freecode.htm % 参考文献：Joel A. Tropp and Anna

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-08
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u011675259

  1. OMP算法对图像恢复

  2. 基于MATLAB OMP算法对图像的恢复

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-05-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_27559997

  1. OMP算法MATLAB程序

  2. MATLAB仿真压缩感知恢复算法，采用OMP算法。

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2015-05-15
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qq_23910809

  1. matlab omp算法

  2. 压缩感知 omp恢复算法 function [A]=OMP(D,X,L); 很好用

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-07-31
    • 文件大小：947
    • 提供者：wbshrwbhwg

  1. 压缩感知OMP算法

  2. 压缩感知中OMP恢复算法的MATLAB仿真

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2016-03-14
    • 文件大小：3072
    • 提供者：mayuqingmlj

  1. 基于OMP算法的压缩感知信号重建MATLAB实现

  2. 压缩感知 (Compressed Sensing) 是一种利用信号普遍存在低维结构的先验知识，只需极少的采样点，就能以极大概率恢复出原始信号的采样方法。 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 算法是一种贪婪算法，可用于压缩感知中稀疏原始信号的重建。 本实验主要涉及两部分代码，一部分为压缩感知的信号采样与重建（见test.m），另一部分为OMP算法（见OMP.m）。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-01-09
    • 文件大小：912
    • 提供者：qq_34488609

  1. C语言实现OMP算法

  2. C语言实现的OMP（正交匹配追踪算法），1024长度数据恢复在1秒以内，重构效果很好

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：4096
    • 提供者：ganyuanchao

  1. 基于改进OMP的超宽带穿墙雷达稀疏成像方法

  2. 在超宽带穿墙雷达成像应用中，压缩感知理论应用可以获得高分辨率稀疏成像。但这必须建立在目标恰好落在预设网格点的前提条件下，一旦目标偏离预设网格点，目标像会发生偏移，甚至还会产生虚假像。本文提出一种基于梯度优化的贝叶斯假设检验正交匹配追踪（GBTOMP）稀疏成像方法。该方法以传统正交匹配追踪（OMP）为基础，从预设网格点空间位置出发，以梯度优化的最速上升方法搜索到目标真实空间位置，并由此修正模型中的感知矩阵，再利用修正后的感知矩阵恢复目标散射系数。考虑到正交匹配追踪会带来冗余下标，利用贝叶斯假设检验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38736529

  1. 压缩感知中稀疏信号恢复的贪婪正交匹配追踪算法

  2. 稀疏信号恢复问题一直是几个不同社区中广泛研究的主题。 可伸缩恢复算法是压缩感测（CS）的一个至关重要的基本主题，最近几年引起了人们的极大兴趣。 本文首先分析了正交匹配追踪（OMP）算法中的迭代残差。 其次，引入了贪婪算法，称为贪婪OMP算法。 该算法使用贪婪原子识别迭代地识别多个原子，然后丢弃与最佳原子高度相似的一些原子。 与OMP算法相比，对高斯和零一稀疏信号进行的实验表明，提出的GOMP算法可以提供更好的恢复性能。 最后，我们通过实验研究了GOMP中贪婪常数对恢复性能的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698943
« 12 »