压缩感知算法主要由三个组成部分组成:稀疏分析器、稀疏表示器和字典学习算法。稀疏分析器用来识别稀疏信号,即找出来重要特征,从而实现对原始信号的特征提取和模式识别;稀疏表示器负责将稀疏信号映射到一组固定的基础空间,以实现信号的压缩处理;字典学习算法则通过学习支持用户指定的字典变换来提取稀疏信号的特征。 当原始信...
压缩感知(Compressed Sensing,CS)指出只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上,然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。它包含两个特性,即不相关性和欠定性,压缩感知的压缩和重构正是靠这两个...
而压缩感知不同,它的思想其实从图像压缩中借鉴了很多:既然全采样了还要再丢弃,我们为什么不能直接少采样一些点?因此,压缩感知直接进行了亚采样,然后再用算法消除亚采样导致的伪影。可以说,压缩感知直接在采样时就完成了压缩。 --- 14. 接下来,在将第二个前提条件之前,还是需要引入必要的数学表达的。上图是一个大...
压缩感知重构算法之迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding,IHT) 令 压缩感知重构算法之迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding,IHT) ,则 压缩感知重构算法之迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding,IHT) 当 压缩感知重构算法之迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding,IHT) ,取得最小值 压缩感知重构算法之迭代硬阈值(It...
这是一篇关于论文【Iterative hard thresholding for compressed sensing】[1]的学习总结。主要目的是分析阈值迭代算法(IHT)的误差分析。 首先放出3个RIP条件的引理【2】: 引理1:对于满足RIP条件的支撑集 \Gam…
一、匹配追踪算法(MP) 1、原理概述 2、matlab代码 二、正交匹配追踪算法(OMP) 1、原理概述 2、matlab代码 总结 前言 压缩感知第三步是进行信号的重构,需要用到恢复重构算法。前面的文章提到过,压缩感知的恢复算法主要分为贪婪算法和凸优化算法两种,这里主要介绍贪婪算法的两种基础算法:MP算法和OMP算法及其ma...
IRLS(iteratively reweighted least squares)算法是压缩感知重建算法当中的一个基本算法。主要是为了解决: 本文采用的代码是加入权重之后的 上式中的权重 wiwi是根据前面一次 ui−1ui−1计算得到的,具体的计算公式为: 这样上面的最优化问题可以求解得到:
压缩感知作为一种全新的采样理论,可以从很少的采样数据中以很大的概率重建原始信号。将压缩感知用于声纳成像,减少数据采集传输量。考虑到水下环境的复杂性,提出了A*OMP作为声纳成像算法,该算法使用A*搜索方法寻找最优原子,得到全局最优路径。实验结果表明,相比于传统OMP算法,所提算法有效地提高了声纳成像的质量。
. 压缩感知理论压缩感知理论2.1 压缩感知问题描述压缩感知问题描述假假设设 x 是是一一离离散散时时间间信信号号:NxR,这这样样压压缩缩感感知知问问题题简简化化为为是是否否存存在在一一组组测测量量信信号号MyR能能完完全全恢恢复复出出 x ,其其中中 MN 。 6、设设 y 的的每每个个分分量量ky 是是x...
.1压缩感知部分压缩感知算法主要可分为三类:贪婪迭代算法、凸凸优化(或最优化逼近方法)和基于贝叶斯框架提出的重构算法。由于第三类方法注重信号的时间相关性,不适合图像处理问题,故目前的研究成果主要集中在前两类中。目前已实现6中算法,分别为正交匹配追踪法(OMP)、迭代硬阈值法(IHT)、分段正交匹配追踪法(StOMP)、...