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
# 压缩感知 Python 实现指南
## 引言
在本指南中，我将向你介绍如何使用 Python 实现压缩感知。压缩感知是一种信号处理技术，用于从稀疏信号中恢复原始信号。我将逐步介绍整个过程，并为每个步骤提供必要的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现压缩感知的整体流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 选择合适的稀疏表示方法 |
| 2.
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
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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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
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
研究生导师的方向是压缩感知，导师让我这个暑假将压缩感知尽可能的搞懂，方便开学之后研究工作。压缩感知网上资料很多，压缩感知就是将稀疏向量通过一个压缩矩阵压缩，使其存储的数据量减少，在通过压缩感知的算法吧原先的稀疏向量求解出来。具体细节网上文献也很多，我就不多赘述。这篇文章主要是对于压缩感知中一个常用算法正交匹配跟踪算法的python代码实现。关于正交匹配跟踪算法代码实现的文章我打算写三篇，写这三篇文
压缩感知代码初学实现：1-D信号压缩传感的实现算法：正交匹配追踪法OMP(Orthogonal Matching Pursuit) 》几个初学问题 1. 原始信号f是什么？我采集的是原始信号f还是y = Af得到的y？记原始信号为f，我们在sensor方得到的原始信号就是n*1的信号f，而在receiver方采集到的信号是y。针对y=Af做变换时
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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在压缩感知中，总是看到"矩阵满足RIP"之类的字眼，没错，这是一个压缩感知绕不开的术语，有限等距性质（Restricted Isometry Property, RIP）。 注意：RIP性质针对的同样是感知矩阵而非测量矩阵。0、相关概念与符号1、RIP定义中文版： 英文版： 概括： （RIP）矩阵满足2K阶RIP保证了能够把任意一个K稀疏信号θK映射为唯一的y，也就是说要想通过压缩观测y恢复K稀疏
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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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
压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种信号处理技术，它允许从远低于奈奎斯特采样定律所要求的采样率下重构稀疏（或可压缩）信号。这是基于信号稀疏性的先验知识。
# 压缩感知图像重建在Python中的实现
## 引言
压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种信号处理技术，它允许通过少量的线性测量重建数据。图像重建是压缩感知中一个重要的应用。在本文中，我们将通过一个简单的示例，使用Python实现压缩感知的图像重建。
## 流程概述
在进行图像重建的过程中，我们可以按照以下步骤进行处理：
| 步骤 | 任务描述
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
Nyquist采样定理（香农采样定理）指出，采样速率达到信号带宽的两倍以上时，才能由采样信号精确重建原始信号。可见，带宽是Nyquist采样定理对采样的本质要求。然而随着人们对信息需求量的增加，携带信息的信号带宽越来越宽，以此为基础的信号处理框架要求的采样速率和处理速度也越来越高。解决这些压力常见的方案是信号压缩。但是，信号压缩实际上是一种资源浪费，因为大量的不重要的或者只是冗余信息在压缩过程中被丢弃。从这个意义而言，得到以下结论：带宽不能本质地表达信号的信息，基于信号带宽的Nyquist采样机制是冗余的或者说是非信息的。基于此，压缩感知（CompressedSensing）提出一种...
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2013-10-12 23:00:00
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盲压缩感知（Blind Compressed Sensing，BCS）是压缩感知（Compressed Sensing，CS）的一种变体，它着眼于从未知的观测中重
