%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...
它输出了一个矩阵，其元素是复数、数和L1-魔术在这种情况下不起作用。我想要解决的问题是L1-最小化-...
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。 得到的x才是稀疏的，否则直接小波分解，得到的系数一般不稀疏 多看看压缩感知的基础，l1magic 也可以...
type %显示指定M文件内容 which magic %文件目录 who %内存变量 whos %内存变量 详细 0 2 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)) 0 3 续行输入 S = 1-1/2+1/3-1/4+ ... 1/5-1/6+1/7-1/8 0 4 MATLAB搜索路径...
这里是函数l1eq_pd的基本使用语法及含义: s1:是求解的稀疏信号估计值,即原始信号在稀疏域中的表示。 l1eq_pd:是L1-magic工具箱中用于解决等式约束L1最小化问题的函数名。 s2:是最小化过程的初始解,通常可以是一个零向量,但这里用的是前面得到的最小二乘解(可能是为了提供一个更好的起点,加速算法的收敛)。
在实际应用中,你可能需要使用现成的MATLAB工具箱(如SPGL1、L1-MAGIC等)或自己实现OMP算法。 4. 评估压缩感知的性能 评估压缩感知的性能通常涉及以下几个方面: 重建误差:计算重建信号与原始信号之间的误差,如均方误差(MSE)或归一化均方误差(NMSE)。 重建成功率:在多次实验中,统计成功重建信号的比例。 稀疏度与测量...
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。 压缩感知在图像处理、语音信号处理、雷达成像、医学成像等领域都得到了广泛的应用。它提供了一种新的思路和方法,可以在低采样率下实现高质量的信号重构,并对传统信...
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。
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 ...