一、背景介绍传统采样理论介绍及问题提出传统的基于Nyquist采样定理指导下的信息的处理主要表现在两个方面：①采样速率需达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信号。这样的采样硬件成本昂贵，获取效率低下，对宽带信号处理的困难日益加剧。②在实际应用中，为了降低成本，人们常将采样的数据经压缩后以较少的比特数表示信号，而很多非重要的数据被抛弃，这种高速采样再压缩的方式浪费了大量的采样资源，另外一旦压缩数据中的
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
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2024-05-27 07:47:48
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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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机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程，其利用视觉方法来对环境进行感知。与之前提到的机器人视觉不同，机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测。与计算机视觉不同，机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量，物体也有明显特征。机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM，同步定位与地图构建。如果说机器人视觉解决了where am I的问题，那么Robotic Perception
# 深度学习中的压缩感知：从入门到实现
## 引言
在现代计算机视觉和信号处理领域，**压缩感知**（Compressed Sensing, CS）是一种新的数据采集和处理方法。结合**深度学习**的强大表示能力，压缩感知可以被用来增强图像复原和数据重建的效果。本文将逐步引导你实现一个简单的深度学习压缩感知流程。
## 流程概述
为了实现深度学习压缩感知，以下是整个过程的步骤概述：
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# 压缩感知深度学习：原理与应用
## 引言
在机器学习与信号处理领域，压缩感知（Compressed Sensing, CS）和深度学习（Deep Learning, DL）正日益受到关注。压缩感知通过对信号进行稀疏采样，能够以较低的采样率重构高维信号。结合深度学习的强大能力，两者的结合产生了新的研究和应用方向。本文将介绍压缩感知深度学习的基本原理，并结合代码示例展示相关技术的实现。
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文章目录前言一、压缩感知是什么？二、压缩感知介绍1、压缩感知的流程2、信号稀疏化表示3、观测矩阵设计4、信号重构总结 前言刚接触压缩感知时，面对其概念十分模糊，但是又十分欣赏其作用。在不懈的学习下，算是对压缩感知有了一定的了解啦，在这里将基础知识分享出来，帮助大家一切学习压缩感知~一、压缩感知是什么？ 压缩感知（Compressed Sensing，CS）是由陶哲轩等人提出的一种用于信息获取的
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2023-10-26 16:53:15
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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
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2024-06-27 22:19:17
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概况感知的目的是寻找机器的特长并发挥出来，向人类学习并做得比人类更好人类可以利用耳朵眼睛等器官，结合四维能力对周围环境进行感知。机器感知系统则根据各种各样的传感器来获取汽车周围的驾驶环境，包括Lidar，Camera，Radar，超声波雷达以及拾音器等。相对人类而言，机器感知是全覆盖，并且感知精度更高，能够达到厘米级别，但是机器感知在语义感知方面相差太大。无人车感知的信息输出主要是各个传感器的数据
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2023-09-24 16:49:01
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浅谈
压缩感知（一）：背景简介 <div class="postBody">
<div id="cnblogs_post_body"><h1>1、动机与背景</h1>数字化革命：随着数字化技术的快速发展，电话、手机、相机、电视等数字化产品如雨后春笋般涌现市场，无时无刻不在影响着我们的生活，这是一个数字化的时代。
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2024-08-09 09:54:58
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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
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2023-11-20 11:14:06
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压缩感知是对于N维的信号x，使用小的观测维数M≪N，设计一个M*N的测量矩阵Φ，得到测量结果y=ϕx，最终通过测得的y和已知的矩阵Φ来求得信号x。x信号特点：具有稀疏性。即信号本身或者使用一组基地展开后大多数系数为0。在压缩感知研究中主要有三个问题 1.如何找到稀疏信号或者说如何使得信号变成稀疏信号 2.找到合适的测量矩阵Φ，测量矩阵必须满足一定条件才能正确恢复信号 3.从测得的y中恢复
机器视觉是利用光学系统、工业数字相机和影像处理来模拟人类视觉和思维的能力。自动化设备可分为三类：传感器检测、监控系统、执行机构。机器视觉属于传感器检测的自动使用设备。机器视觉系统具有很高的分辨率和处理速度。它可以达到或超越人眼对许多目标的视觉能力。它可以通过红外、超声、微波等特殊传感器处理人体无法感知的物质。此外，机器视觉系统也有能力连续和客观地量化成像目标的强度。 从产品使用的角度来看，机器视觉
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2024-01-26 07:09:01
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# 压缩感知与深度学习的结合
在现代信号处理与数据分析领域，压缩感知（Compressed Sensing, CS）和深度学习（Deep Learning, DL）是两个备受关注的研究方向。压缩感知是一种信号恢复技术，允许我们在较少的观测数据下重建出高维信号，具有削减数据采集的成本并提高效率的潜力。而深度学习则通过多层神经网络对复杂数据进行建模和特征提取，能够实现诸如图像识别、语音识别等任务。
1、感知机二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法具有简单、易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式，感知机预测是用学习到的感知机模型对新的
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2024-01-02 13:25:42
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微信公众号:数据挖掘与分析学习感知机是一种二分类的线性模型。输入为数据的特征向量，输出为对应的类别，在感知机中取+1和-1。感知机通过寻找一个超平面，将特征空间进行先行划分，正确分离为正负两类。通过导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降来最小化损失函数，从而求得感知机模型。利用感知机模型对新的输入数据进行预测分类。感知机算法简单、易于实现，是神经网络和支持向量机的基础。1.感知机模型输入:x,特征
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2024-01-16 20:49:43
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人工智能是计算机方面的一个很大的学科，包括的主要内容如下： （a）机器感知，就是使机器具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主，也就是模拟人的视觉和听觉，让机器能够识别并理解文字、图像、画面，能理解语言和声音。现在有两个相关的研究领域，即模式识别与自然语言理解。 （b）机器思维，对通过感知获取的信息以及从系
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2023-12-29 21:31:23
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案例银行办信用卡–获得感知机我们到银行办信用卡时，银行并不是直接就给你办卡的，而是会根据你的一些个人信息、消费信息、个人信誉等指标综合考虑后，才会决定是否给你办卡（不像现在银行办信用卡有点随意）。银行要考虑的指标比如age,salary,year in job,current debt等我们称为特征，假设银行要考虑的特征有n个： 感知机感知机（有些地方叫感知器）是二分类模型，属于线性分类。中g作为
原创
2022-01-24 11:20:08
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前言感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入实例数据，输出为实例的类别，分别取+1，-1二值。属于判别模型，感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，其实现原理主要基于误分类的损失函数，利用梯度下降算法对损失函数进行极小化。感知机1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。优点：简单易于实现。不需要太高的数学基础与编程技巧。缺点：线性模型，不能
压缩感知（压缩传感，Compressive Sensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D. Donoho(美国科学院院士)、E. Candes(Ridgelet, Curvelet创始人)及华裔科学家T. Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出，自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。
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2024-08-20 22:16:22
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