主要内容：信号的稀疏表示模型压缩测量RIP性质恢复重建一、信号的稀疏表示模型信号在某个空间是非稀疏的，如果变换到某个空间，即可变成稀疏的。稀疏信号表示有极少的非零系数。如下图，左边表示X信号在R3空间中只有一个非0系数，右边表示X信号在R3空间只有两个非0系数。如果信号是稀疏的，那么就没必要采集那些...
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2015-11-23 16:29:51
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主要内容：信号的稀疏表示编码测量（采样过程）恢复算法（非线性）一、信号与图像的稀疏表示在DSP（数字信号处理）中，有个很重要的概念：变换域（某个线性空间：一组基函数支撑起来的空间）一般而言，我们的信号都是在时域或空域中来表示，其实我们可以在其他变换域中通过某些正交基函数的线性组合来表示信号。如：si...
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2015-11-20 17:35:36
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1、动机与背景数字化革命：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。数码传感器的挑战：在这样一个数字化时代，所有的数字信号采集都必须有相应的数字化的软硬件支撑。随着人们对于图像、视频等多媒体内容的需求和要求越...
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2015-11-18 12:33:39
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文章贴自：http://www.cvchina.info/2010/06/08/compressed-sensing-2/#more-1173这是数学家陶哲轩在他自己的blog上写的一篇科普文章，讨论的是近年来在应用数学领域里最热门的话题之一：压缩感知（compressed sensing）。 所谓...
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2015-10-02 00:16:14
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这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper，文中提出了一种基于压缩感知(compressive sensing)的单目标跟踪算法，该算法利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵...
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2015-09-22 16:02:37
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主要利用了Shihao Ji 08年发表的《Bayesian Compressive Sensing》的论文代码，先将图片进行小波变换，得到稀疏系数，采样，然后重建稀疏系数，小波逆变换得到原来的图像。具体的代码如下。%要运行本程序需要下载另外两个程序包。
%1：http://www.eee.hku.hk/~wsha/Freecode/freecode.htm （Compressive sensing...
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2015-06-26 18:09:08
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前《初识压缩感知Compressive Sensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法，涉及的领域，本文通过学习陶哲轩对compressive sensing（CS）的课程，对压缩感知做进一步理解。针对其原理做出解说。本文较为理论性，代码请參考《“压缩感知”之“Hello world”》。...
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2015-06-19 22:58:35
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rice大学压缩感知的书，想系统性学习CS的可以看看这本书下载地址：http://cnx.org/exports/f70b6ba0-b9f0-460f-8828-e8fc6179e65f@5.12.pdf/an-introduction-to-compressive-sensing-5.12.pdf...
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2015-05-23 14:04:53
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这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper，paper的主题思想是利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维，然后通过朴素贝叶斯分类器(naive...
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2015-05-11 10:47:15
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压缩感知是一种采样方法，它和变换编码类似，后者被广泛用于涉及到大规模数据采样的现代通信系统中。变换编码将高维空间中的输入信号，转换成非常低的低维空间中的信号。变换编码器的例子有著名的小波变换和普遍存在的傅立叶变换。...
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2014-12-17 12:56:06
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