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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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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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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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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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
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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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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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
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
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。
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
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
之前在《机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）》一文中介绍了感知机算法的理论知识，现在让我们来实践一下。 有两个数据文件：data1和data2，分别用于PLA和Pocket Algorithm。可在以下地址下载：://github/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/
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
# 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.
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.前言 “以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似，里面介绍的原理也比较简单，正好目前也在做图像检索方面的课
