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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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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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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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
原创
2022-11-02 09:57:37
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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
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;
原创
2022-10-10 15:38:38
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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
原创
2022-09-11 00:04:43
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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。
原创
2024-03-02 00:35:38
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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
原创
精选
2024-03-02 00:34:58
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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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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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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。
原创
2024-03-18 10:51:25
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# Python正交解调：理论与实践
正交解调是一种用于解调调制信号的技术，广泛应用于电子通信和信号处理领域。通过使用正交解调，我们能够从复杂的信号中提取出有用的信息。在本篇文章中，我们将通过简单的Python代码示例，探索正交解调的基本概念与实现方法。
## 正交解调的基本原理
正交解调的核心思想是将调制信号分解为两个正交信号分量：一个用于载波的同相分量（I分量），另一个用于正交分量（Q分
原创
2024-10-12 06:03:57
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# 如何在 Python 中实现正交试验代码
正交试验是一种用于高效筛选影响因素的方法，广泛应用于实验设计和数据分析。在这里，我将引导你逐步实现正交试验的代码，确保你能够理解每一步的具体操作。
## 流程步骤
首先，我们需要明确实现正交试验的基本步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# Python正交化与相关实现
正交化（Orthogonalization）是一种数学和统计方法，主要用于将一组向量转化为一组正交向量。例如，在机器学习和数据处理领域，正交化有助于减少冗余特征，从而提高模型的性能和准确性。本文将介绍正交化的基本概念，Python中的实现方式，并通过代码示例来帮助理解。同时，我们还将展示一些与正交化有关的图示，包括关系图和甘特图。
## 正交化的基本概念
正
# 实现对称正交的Python代码
在这篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现对称正交。对称正交是一种在数学和计算机科学中常见的概念，特别是在处理线性代数、图形学和机器学习时。我们将通过一系列步骤来实现这一目标，并提供详细的代码解释。
## 1. 流程概述
在开始之前，我们可以将整个流程分为几个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述
# Python正交代码实现指南
## 目录
1. 引言
2. 流程概述
3. 实施步骤
- 步骤1: 安装需要的库
- 步骤2: 导入库
- 步骤3: 生成样本数据
- 步骤4: 生成正交表
- 步骤5: 进行正交实验
- 步骤6: 分析实验结果
4. 可视化
- 饼状图展示
5. 结论
---
## 引言
正交设计（Orthogonal Des
原创
2024-10-30 04:16:12
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# 正交实验及其Python实现
## 引言
在科学研究和工程设计中，我们常常会面临多个变量对结果影响的问题。为了高效地进行实验，正交实验法应运而生。正交实验法是一种适用于多因素实验的设计方法，可以帮助研究人员在较少的实验中掌握各因素对结果的影响。
## 正交实验的基本概念
正交实验的核心思想是系统化地选择实验组合，使得我们能够有效地分析各因素的主效应及交互效应。通过正交实验，我们能够：
# 教学文章：Python 对称正交 代码实现
## 介绍
在编程中，对称正交是一种设计原则，可以使代码更加清晰、简洁和易于维护。本文将教你如何在Python中实现对称正交的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(理解对称正交概念) --> B(设计数据结构)
B --> C(实现功能函数)
C --> D(编写测试用例)
D
原创
2024-03-27 03:55:09
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话说，我是因为在看测试用例设计的时候，发现一个关于正交表很牛叉的博客，Zee大神，以前在群里就灰常出名，灰常低调，这次在别的博客里面看到Zee大神的文章，不觉为之一动啊。Zee神的博客牛归牛，但是对于正交表神马的，0基础，看了看不懂哦，有毛线用啊？所以直接掉头回来学习正交表吧。度娘讲：正交表是一种特殊的表格，它是正交设计中安排实验和分析测试结果的基本工具，可分为两种表格，分别是等水平正交表、混合水
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2024-01-19 16:44:10
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