1 压缩感知理论基础压缩感知（CS）技术处理信号的过程一般分为以下三个步骤：①信号的稀疏表示。CS要求信号具有稀疏性，若原始信号是稀疏的，则可直接用于后续操作；若原始信号具有稀疏性但不是稀疏的，则利用稀疏基将其稀疏化；②观测矩阵(也称测量矩阵)。观测矩阵用于对原始信号进行压缩采样；③重构方法。重构是指从少量信息中恢复出大量数据，CS具有多种重构方法。图1是CS数学框架示意图。2 OMP算法原理
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2021-03-23 20:23:53
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主要内容：StOMP的算法流程StOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果门限参数Ts、测量数M与重构成功概率关系的实验与结果一、StOMP的算法流程分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法，与CoSaMP、SP算法类似，不同之处在于CoSaMP、SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子，而StOMP是通过门限阈值来确定原子。此算法的输
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2023-10-04 10:22:36
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浅谈压缩感知（二十六）：压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪（SWOMP）... 主要内容：SWOMP的算法流程SWOMP的MATLAB实现一维信号的实验与结果门限参数a、测量数M与重构成功概率关系的实验与结果SWOMP与StOMP性能比较 一、SWOMP的算法流程分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法，它们的唯一不同是选择原子时的
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2019-11-20 09:05:00
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这篇博文是在对Koredianto Usman《Introduction to Orthogonal Matching Pursuit
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2022-08-01 11:15:17
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OrthogonalMatchingPursuit (正交匹配追踪法)和 orthogonal_mp使用了 OMP 算法近似拟合了一个带限制的线性模型，该限制
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2022-11-02 09:57:37
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目前，压缩感知的研究学者已经提出了很多能准确重建原始数据的方法，主要分为凸优化方法、贪婪方法和组合方法三大类，其中贪婪方法受到了广泛的使用。常见的贪婪方法包括：正交匹配追踪(Orthogonal MatchingPursuit, OMP)、正则化匹配追踪(Regularized OMP,ROMP)、压缩采样匹配追踪(Compressive SamplingMP, CoSaMP)、子空间追踪(Sub
原创
2021-03-24 15:39:35
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clc;clear%% 1. 时域测试信号生成K=7; % 稀疏度(做FFT可以看出来)N=256; % 信号长度M=64;
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2022-10-10 15:38:38
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目录一、说明二、正交区域查找2.1 定义 2.2 引进KD树2.3 构造Kd树2.4 二维的例子说明原理三、三维度示例研究3.1 假如下面例子3.2 构建示例代码（python）一、说明 kd 树是一种二叉树数据结构，可以用来进行高效的 kNN 计算。kd 树
被动攻击算法是大规模学习的一类算法。和感知机类似，它也不需要设置学习率，不过比感知机多出一个正则化参数 C 。对于分类
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2022-11-02 09:56:31
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up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 压缩感知（Compressed Sensing，CS）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高概率重构出原信号。它包含两个特性，即不相关性和欠定性，压缩
压缩感知SAMP方法不需要知道信号稀疏度， 结合分阶段的思想以及加入回溯思想。首先设定固定步长来逐步选择原子，并通过回溯思想从候选集中筛选出与重构信号最匹配的原子。设压缩观测，其中y为观测所得向量M×1，x为原信号N×1（M<<N），称为观测矩阵，大小为M×N。x一般不是稀疏的，但在某个变换域是稀疏的，即，其中为K稀疏的，即只有K个非零项，称为稀疏矩阵，大小为N×N。此时，A称为感知矩
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2021-03-23 21:24:08
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1.1.9.正交匹配追踪OrthogonalMatchingPursuit和orthogonal_mp实现OMP算法，用于近似线性模型的拟合，其
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2022-09-11 00:04:43
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MatchingPursuit) 之一 匹配追踪(Matching Pursuit)函数，这个算法在稀疏表达领域是一个很常用的算法，这里对matlab函数做简答介绍，内容主要来自于matlab的doc帮助。Matlab对稀疏表达的说明简洁明了，翻译如下。 1.冗余字典与稀疏性 用一组特定基表达一个信号其实就是找到相应的一组展开系数。虽然把信号用一组基表达，特别是一组正交基，有很多
论文信息：李珅,马彩文,李艳,陈萍.压缩感知重构算法综述[J].红外与激光工程,2013,42(S1):225-232. 目录文章工作：问题一：压缩感知涉及三个比较重要的层面问题二：压缩感知理论简介（一）基本思想（二）压缩感知采样过程问题三：压缩感知重构算研究1、第一类：贪婪迭代算法；2、第二类：凸优化算法或最优化逼近方法；3、第三类：基于贝叶斯框架提出的重构算法；4、其他算法问题四：L
OMP算法的目标是解决下面的优化问题：在已知观测向量y和测量矩阵A的情况下，找到一个稀疏的系数向量x，使得Ax尽可能接近于y。其中||x||_0是x向量的0-范数（即非零元素的数量），而是Ax和y之间的2-范数（即欧几里得距离）。ε是一个容差值，代表了在重构y时所能接受的最大误差。OMP算法的优点是简单易用、实现快捷，并且相对容易理解。然而由于它是一种贪婪算法，因此有时可能不会找到全局最优解。
在信号处理领域，压缩感知（Compressed Sensing）是一种能够从远少于传统奈奎斯特采样定理所要求的样本数目中重建稀疏信号的），提供了有效的求解方法。
因为学习原因，需要了解压缩感知。 找了几篇文章看了一下，结合之前稀疏表征的相关经验，简单的理解了一下，此处做个笔记，便于自己之后复习，也便于大家对压缩感知有一个初步的了解。压缩感知的大体思路面对实际中的信号，它可能数据规模十分的巨大，从而不便于传输与存储，所以我们需要对该信号进行一个压缩，然后将其进行传输或存储，之后再将其进行还原。在现有的传统的信号处理模式中，信号要采样、压缩然后再传输，接收端要
文章目录前言一、匹配追踪算法(MP)1、原理概述2、matlab代码二、正交匹配追踪算法（OMP）1、原理概述2、matlab代码总结 前言 压缩感知第三步是进行信号的重构，需要用到恢复重构算法。前面的文章提到过，压缩感知的恢复算法主要分为贪婪算法和凸优化算法两种，这里主要介绍贪婪算法的两种基础算法：MP算法和OMP算法及其matlab代码，并给出一些学习资料，希望可以共同进步~一、匹配追踪算
图像的稀疏表征分割原始图像为若干个n−−√×n−−√\sqrt{n} \times \sqrt{n}的块. 这些图像块就是样本集
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2022-08-01 11:56:55
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压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种利用稀疏信号的先验知识，用远少于奈奎斯特采样定理要求的样本数目恢复整个信号
