大数据挖掘永恒的定律？符号回归(Symbolic Regressor)符号回归简介符号回归是一种机器学习技术，旨在识别一个潜在的数学表达式。它首先建立一个朴素随机公式的总体来表示已知自变量和它们的因变量目标之间的关系，以预测新数据。每一个连续的生成程序从之前的程序进化而来，从种群中选择最适合的个体进行遗传操作。符号回归依托于达尔文的自然选择理论，利用计算机程序间模拟基因复制、交叉和突变等操作，在初
压缩感知（CompressiveSensing, or Compressed Sensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressive sampling），以下统称压缩感知，简称CS。 在压缩感知的有关文献中几乎都在说“压缩感知突破了传统的Nquist/Shannon抽样定理的限制，它摒弃了传统压缩系统先以Nyquist采样速率采样再压缩的方法，而是边采样边压缩，
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
原创
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
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
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
1 算法介绍 Snapshot compressive imaging (SCI) refers to compressive imaging systems where multiple frames are mapped into a single measurement, with video compressive imaging and
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2021-09-19 08:31:21
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前言LZ77算法是无损压缩算法，由以色列人Abraham Lempel发表于1977年。LZ77是典型的基于字典的压缩算法，现在很多压缩技术都是基于LZ77。鉴于其在数据压缩领域的地位，本文将结合图片和源码详细介绍其原理。首先介绍几个专业术语。1.lookahead buffer(不知道怎么用中文表述，暂时称为待编码区):等待编码的区域2. search buffer：已经编码的区域，搜索缓冲区3
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2023-10-11 20:54:00
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一个经典的Matlab程序：clcclearclose all % 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 % input signal x % measurement vector s % 待重构的谱域(变换域...
原创
2022-04-14 16:33:18
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一个经典的Matlab程序：clcclearclose all % 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 % input signal x % measurement vector s % 待重构的谱域(变换域...
原创
2021-08-20 13:48:50
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在压缩感知（Compressed Sensing, CS）框架中，重建算法是指将从原始信号中以低于奈奎斯特率采集得到的压缩测量值恢复成完整信号的数学和计算过程。由于信号在采集过程中被压缩，因此重建算法的目标是找到最符合测量值的稀疏信号表示。
压缩感知 一、压缩感知理论：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, 可以证明这样的投影包含了重构信号的足够信息。 新颖之处：采样速率不决定于信号的带宽, 而决定于信息在
填补空缺——压缩感知 压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。从字面上看起来，压缩感知好像是数据压缩的意思，而实则出于完全不同的考虑。经典的数据压缩技术，无论是音频压缩（例如 mp3），图像压缩（例如 jpeg），视频压缩（mpeg），还是一般的编码压缩（zip），都是从数据本身的特性出发，寻找并剔除数据中隐含的冗余度，从而达到压缩的目的。这样的压缩有两个特点：第一、它是发
compressive sensing（CS） 又称 compressived sensing ，compressived sample，大意是在采集信号的时候（模拟到数字），同时完成对信号压缩之意。中文的翻译成“压缩感知”，意思变得至少不太好理解了。数码相机镜头收集了大量的数据，然后再压缩，压缩时丢弃掉90%的数据。如果有CS，如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除，那么为什么不一开
去年下半年做一个鬼成像的项目，我负责“压缩感知”这一块，研究生的师妹就是做压缩感知的，一直想了解一下，可是一直没有机会，借着这个项目把压缩感知看了一下，整理一些文档。 从公开发表论文的情况看，国内外学者在信号稀疏表示、测量矩阵设计和信号重构算法方面都取得了一些重要成果，这为后续的CS(压缩感知)研究和实际系统的设计实现提供了基础和保障。但总体上说，对于CS理论和应用的研究仍处于起步阶段，
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2023-10-24 14:32:38
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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
原创
2021-03-23 20:23:53
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01 压缩感知原理和建模传统的数据采样和重构需要遵循Nyquist采样定律，即采样频率必须大于信号频率带宽的2倍，才能完整的重建信号。如果采样频率低于2倍的频率带宽，信号在频域频谱搬移后就会发生混叠，产生伪影。压缩感知（Compressed Sensing）理论提出：如果一个信号是稀疏的，或者在其某个变换域是稀疏的，那么信号可以从远低于Nyquist采样定律的采样频率中重建出来，即稀疏或可压缩信号
1.压缩感知引言 压缩感知（compressed sensing），又名压缩采样，利用原始场景自身的或变换到某个域后的稀疏性，采用更少的测量次数，获取足够的能重建原始场景的信息。 比如场景生成的图片有200万个像素，每个像素用8位比特表示，需要2MB的存储空间，但去除冗余后的有效像素只有10万个。那么我们找出这10万个有效像素，就能够较好的重建出原始图像
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2023-08-02 21:37:00
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1.压缩感知引言 压缩感知（compressed sensing），又名压缩采样，利用原始场景自身的或变换到某个域后的稀疏性，采用更少的测量次数，获取足够的能重建原始场景的信息。 比如场景生成的图片有200万个像素，每个像素用8位比特表示，需要2MB的存储空间，但去除冗余后的有效像素只有10万个。那么我们找出这10万个有效像素，就能够较好的重建出原始图像
