matlab代码求含参量矩阵特征值统计压缩感知 基于贝叶斯统计实现压缩感知。 给定的 地图估计 我们找到给定y 、 Φ和Σ的x的最大后验 (MAP) 估计。 首先,我们使用贝叶斯定理 取导数找到 MAP 估计的封闭形式 使用 Woodbury 矩阵 Identity 优化逆计算 MAP估计的最终封闭形式 生成协方差矩阵 (Σ) 假设:协方差矩阵的第i个特征值的形式为:对于所有i s, i - α 。 选择一个大小为n x n的随机正交矩阵U。 定义大小为n x n的对角矩阵D ,其中对角线项为i - α 。 协方差矩阵, Σ定义为UDU' 。 实验 我们试验了两个α值:0、3。 对于每个α ,我们生成nexp n维向量 ( x s )。 我们选择一组m 。 对于每个m ,我们生成一个大小为m x n的随机传感矩阵Φ ,其条目来自 iid Gaussian ,均值为 0,方差为 1/ m 。 我们使用它来生成测量信号y ( Φx )。 我们添加 σ 为测量信号平均值的 0.01 倍的高斯噪声。 我们使用上面推导出的 MAP 估计公式重建x并计算相对均方根误差(Relative RMSE)
2022-07-01 10:23:56 605KB 系统开源
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压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样,通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法,正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法
2022-06-19 19:06:48 67KB 压缩感知
压缩感知(Compressed Sensing, CS)matlab代码。实现多个正弦信号的随机欠采样,通过压缩感知恢复。两个m文件分别是两个算法,正交匹配追踪(OMP)算法和SPGL1算法(由E. van den Berg and M. P. Friedlander 提供)。
2022-06-18 09:06:22 67KB 压缩感知 CompressedSensi
关于压缩感知技术的几篇经典文章。其中包括:Optimized compressed sensing for curvelet-based seismic data reconstruction.pdf Rebecca Willett, Michael Gehm, and David Brady, Multiscale reconstruction for computational spectral imaging.pdf Richard Baraniuk and Philippe Steeghs, Compressive radar imaging..pdf Single-pixel remote sensing.pdf 以及国内的两个综述文章
2022-06-07 09:58:52 12.99MB Compressed Sensing Compressive
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高斯白噪声matlab代码SIMULINK --- MATLAB中的压缩图像传输模拟 我已经上传了尝试文件和成功文件,请不要未经允许复制任何代码,否则您将不会自吹自rights。 项目背景:在将图像传输项目作为数字通信教室的最终项目的选项后,我选择了它,而不是无聊的语音呼叫传输,因此我决定使用Matlab和Simulink来平滑从代码到块的过渡图。 主要思想是通过长距离在嘈杂的AWGN(加性高斯白噪声)通道中传输彩色图像。 最初的尝试由于速率低而非常不成功,无法正确传输大图像,调整大小无法解决很多问题,并且对噪声的弹性不足。 因此,我开始添加编码,它本身可能并不难理解,但是那时对我来说却很难理解差分编码,并且它是图像传输中的相互作用,被认为是高比特率传输。 看完项目后,相对于实际的全彩色图像,所接收图像的完整性达到了51%,原因是: 低比特率。 由于图像尺寸小,对噪声的适应性低。 我必须使用SVD(奇异值分解),我以前在我的机器学习课程中就学习了SVD(奇异值分解),并利用特征值来缩小图像的大小,而不会牺牲图像对人眼的识别能力。 tldr:SVD =没有可识别的质量损失,但尺寸明显减小
2022-05-11 08:52:28 4.49MB 系统开源
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美国电子消费品制造商协会(Consumer Electronics Association,CEA)制定的“未压缩数字视频标准”,当前版本为CEA-861-F。里面介绍了各种分辨率标准配置。
2022-05-09 18:34:43 3.13MB CEA
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压缩路径数据库 依存关系 脾气暴躁的PyQt5
2022-05-09 10:18:51 91KB Python
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扎尔 最新发布 包装状态 执照 建置状态 覆盖范围 资料下载 吉特 引文 它是什么? Zarr是一个Python软件包,提供了压缩的,分块的N维数组的实现,该数组设计用于并行计算。 有关更多信息,请参见。 主要特点 具有任何NumPy dtype N维数组。 沿任意维度的。 使用任何NumCodecs编解码器压缩和/或过滤块。 将阵列存储在内存中,磁盘上,zip文件中,S3上等等。 从多个线程或进程中并发读取数组。 从多个线程或进程同时写入数组。 通过组将数组组织到层次结构中。 从哪里获得 Zarr可以使用pip从PyPI安装: pip install zarr 或通过conda : conda install -c conda-forge zarr 有关更多详细信息,包括如何从源代码安装,请参阅安装文档。
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Slice interleaving in compressed video packetization
2022-02-23 14:09:41 221KB 音视频
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Software_HP_UFT_12.00_Compressed_Package_for_the_Web_T6510-15083.exe
2022-02-09 14:03:48 709.99MB 前端 UFT HP 软件测试