重构性能:压缩感知的重构性能用于衡量在给定的测量数量下,重构的信号与原始信号之间的误差。重构性能受到信号的稀疏度、测量矩阵的设计和重构算法的选择等因素的影响。 MATLAB和其他数学软件提供了用于压缩感知的工具箱和函数,如l1magic和SPGL1。这些函数可以用于生成测量矩阵、实现重构算法,并进行压缩感知的仿真和实验。
%and the sparsity of the solution is recorded. %both L1-magic (if LASSO=0) and CVX libraries (if LASSO=1) must be included % in the Matlab path %if normalize=1 use sqrt(x*x'), normalize=2 use st.dev., normalize=3 use %the L1 norm, or zero then no normalization. normalize1=2...
CS是个好东西，首先非零个数可以直接用find， length( find(a~=0) ) 就是a中非零元素的个数。求解1范数有工具包的，l1-magic.你要得到右图，第一步需要把小波基写成矩阵Phi，假设要分解的信号是y, 利用l1magic 求解 y=A*Phi*x , A是测量矩阵，如果你只是想用小波分解y，A取1就好了。
在MATLAB中,可以使用l1-magic工具箱提供的稀疏表示算法对信号进行降噪处理。该工具箱提供了一系列稀疏表示的算法,如基于l1范数最小化的迭代软阈值算法,可以通过稀疏表示将含有噪声的信号表示为稀疏的线性组合,进而实现信号的降噪。 4.实例分析 为了更好地理解MATLAB中的数据稀疏化和降噪技术,我们来看一个实际的案例。
5 p = plot(magic(3)); par = get(p,'Parent'); objarray = [par{:}]'; whos objarray 6 p1 = plot(1:10); p2 = p1; p2 == p1 7 l1 = line; l2 = line; isequal(l1,l2)8 t = num2str(rand); fh = @(t) text(1,1,t); th = cellfun...
which magic %文件目录 who %内存变量 whos %内存变量 详细 02直接计算 (12+2*(7-4))/3^2 y1 = 2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5)) y2 = 2*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5)) 03续行输入 S = 1-1/2+1/3-1/4+ ... 1/5-1/6+1/7-1/8 ...
一、数据分析基础close all;clear all;clc;%% 最大值,最小值,中位值a=magic(3);b=[1 4 5;2 8 5;3 6 9];v=[1 5 8 4 6 9 2 10 5 7];v1=max(v);%求最大值a1=max(a);%以列为顺序求每列上的最大值,结果为行向量a2=max(a,[],2);%以行为顺序求每行上的最大值,结果为列向量b1...
>> A=magic(4); %创建4×4的魔方矩阵A 下面将对魔方矩阵A以不同的方式进行寻访操作,读者可以将下面各语句执行的结果与矩阵A中的元素进行比较,以加深对矩阵元素寻访操作的理解。 ①若以单下标方式寻访矩阵A中编号为1和4对应的元素,可在命令窗口输入: ...
which magic %文件目录 who %内存变量 whos %内存变量 详细 02直接计算 (12+2*(7-4))/3^2 y1 = 2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5)) y2 = 2*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5)) 03续行输入 S = 1-1/2+1/3-1/4+ ... 1/5-1/6+1/7-1/8 ...
Matlab提供了一些有效的压缩感知算法,如OMP(Orthogonal Matching Pursuit)、BP(Basis Pursuit)和L1-magic等。这些算法可以通过稀疏矩阵计算库(如SPGL1和YALL1等)来实现。 除了压缩感知外,稀疏字典学习也是一种有效的信号处理技巧。字典学习的目标是从信号样本中学习出一个稀疏字典,使得信号能够用这个字典的基来表示。