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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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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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
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2024-01-19 10:10:03
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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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正则表达式全局匹配函数表达式re.compile(正则表达式）.findall(源字符串）匹配模式方法说明re.match从字符串的起始位置匹配一个模式re.search返回第一个成功的匹配re.compile编译正则表达式re.findall在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。 match 和 search 是匹配一次， findall 匹
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2023-06-16 17:04:06
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# 正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit, OMP） Python 实现科普
在信号处理和机器学习领域，正交匹配追踪算法（OMP）是一种有效的稀疏表示方法。OMP算法能够从一组冗余基中选取最相关的基向量，使得信号的表示尽可能稀疏。本文将介绍OMP的基本原理、Python实现以及应用实例，并通过旅行图的形式展示流程进展。
## OMP算法的基本原理
正交匹配
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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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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匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实
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2022-08-01 11:14:42
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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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# 目标追踪与匈牙利最小权匹配
在目标追踪领域，我们常常需要将当前帧的目标与之前帧中的目标进行匹配，以确定目标的运动轨迹。当需要处理多个目标时，算法的复杂度和效率尤为重要。匈牙利算法（Hungarian Algorithm）是一种解决分配问题（即最小权重匹配问题）的极佳选择。本文将探讨如何在Java中实现匈牙利最小权匹配，并将其应用于目标追踪。
## 匈牙利算法概述
匈牙利算法用于解决赋权图
1.问题描述： 算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性，这种相关性通过
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2022-10-10 15:51:54
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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
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2024-01-30 00:09:52
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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
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2024-03-02 00:34:58
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1. 块匹配算法基础原理块匹配（Block Matching）是视频目标追踪中常用的运动估计方法，其核心思想是将当前帧划分为固定大小的图像块，并在相邻帧中寻找最相似的块，通过计算相似度确定运动矢量。关键步骤：分块：将当前帧分割为小块（如16×16像素）。搜索策略：在参考帧中按特定策略（如全搜索、菱形搜索）寻找最佳匹配块。相似性度量：使用SAD（绝对误差和）、MSE（均方误差）或NCC（归一化互相关
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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在网页上增加了一个banding选择的选项，同时也包括了restore的功能，结果在测试时发现网页访问(尤其是resotre后)时不时会出现CPU 100%被占用，这下郁闷了，赶紧想折子确认问题，憋了半天总算想到一些方法，本文记录了整个找问题的过程，也可谓一波三折。
先总结一下用过的法子： 1. printf打印 2. oprofile 3. gdb 4. proc文件系统 1.
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2024-08-30 11:45:13
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基于压缩传感的匹配追踪重建算法研究1、压缩感知与传统数据获取和处理过程比较：压缩感知理论表明，在对信号获取的同时，就对数据进行适当的压缩。传统的数据获取和处理过程主要包括：采样、压缩、传输、解压缩，且采样过程必须满足奈奎斯特采样定律，这种方式采样数据量大，先采样再压缩，浪费大量的传感元，时间和存储空间，相较而下，压缩感知理论针对可稀疏表示的信号，将数据采集和数据压缩合二为一，在信号处理...
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2021-08-20 11:47:59
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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。
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2024-03-02 00:35:38
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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。
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2024-03-18 10:51:25
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