搜索资源列表
OSL0
- OSL0稀疏重构算法 SL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 实现信号的压缩重构-OSL0 u7A00 u758F u91CD u6784 u7B97 u6CD5 SL0 u7684 u4F18 u5316 u7248 u8F93 u5165: y: u6D4B u91CF u503C u5411 u91CF A: u6D4B u91CF u77E9 u9635
cvx-w64
- matlab中的cvx工具包,适用于windows64位系统，在信号的稀疏表示分类领域有很大的用处，网络上有此工具包的安装说明，1要先解压2移动到matlab的一个空文件夹下3打开matlab，将当前路径设置为此文件夹下的cvx文件夹4在命令行窗口输入cvx_setup-matlab in cvx toolkit for windows64 bit systems, in a sparse representation of the signal areas of the classificat
BSBL-FM-master
- 基于贝叶斯学习方法的块稀疏信号压缩感知算法-A fast implementation of the Block Sparse Bayesian Learning algorithm
GABOR
- gabor原子库的产生，应用与核磁共振信号的稀疏表示和重建。-Generating a sparse, the application of nuclear magnetic resonance signal representation library gabor atom and reconstruction.
RSSD
- 该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。 同时还提供了可调谐 Q 因子小波
Untitled90
- 计算信号信噪比和其相关的误差。一维信号BP重构算法-生成稀疏度为K的稀疏信号-添加高斯白噪声进行信号的观测-BP算法的重构-重建质量衡量-Calculate the Signal Signal to Noise Ratio, Correlation Error. Advanced One-Dimensional Signal BP Algorithm Reconstruction- Generate Sparse Signal with Sparse Degree K- Add Gaussian
Compressive_sensing
- 傅立叶变换矩阵对信号进行稀疏表示，用高斯随即观测矩阵观测，重构方法为征缴匹配追踪算法、压缩感知入门程序，经典之作- U5085 u7An2F3 u53D3 u53A2 u7R09 u09R0 U9635 u89C2 u6D4B uFF0C u91CD u678 u6B1 u6CD5 u4E3A u5F81 u7F34 u5339 u914D u8E U5E8F uFF0C u7ECF u5178 u4E4B u4F5C
compressing
- 应用傅立叶变换矩阵对信号进行稀疏,经高斯随机观测矩阵观测,经正交匹配追踪算法重构.压缩感知入门程序-The Fourier transform matrix is used to spill the signal. Observed by Gaussian random observation matrix and reconstructed by orthogonal matching tracing algorithm. Compression Sensing Getting Started
Sparse-Fast-Fourier-Transformation
- 稀疏快速傅里叶变换，是一种利用信号频域稀疏特性，只需通过信号部分采样点就可高概率恢复信号频谱的快速傅里叶变换算法。-Sparse Fast Fourier Transformation ，SFFT
31767693STFrFT
- 稀疏分数阶傅里叶变换例子，线性调频信号的例子，分数阶傅里叶变换检测(Sparse fractional Fourier transform examples, linear frequency modulation signal example, fractional Fourier transform detection)
CS_SWOMP
- 可用于恢复稀疏信号，图像处理/噪声处理/医学成像等应用中，是压缩感知重构算法中的分段弱正交匹配追踪算法(It can be used to recover sparse signals, image processing / noise processing / medical imaging, and so on. It is a piecewise weak orthogonal matching pursuit algorithm in compressed sensing reconst
MP
- MP算法代码 作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。(MP algorithm as one of the sparse decompose method ,make the single decomposed in a dictionary library)
omp
- 基本的omp算法，里面包含稀疏度的设计和信号重构(The basic OMP algorithm contains the design of sparsity and the signal reconstruction)
反褶积
- 对稀疏信号，进行反褶积计算，利用矩阵形式，加快了运算速度。(For sparse signal, the deconvolution calculation is carried out, and the calculation speed is accelerated by using matrix form.)
Gradient算法
- 生成压缩感知测量矩阵，对稀疏的离散数字信号进行压缩(Compressed sensing measurement matrix is generated to compress sparse discrete digital signals)
ROMP算法
- 压缩感知经典算法——ROMP，可实现信号压缩重构，针对不同稀疏度测试重构精度。
GroupSparseBox_V3
- 组稀疏表示，可用于信号的稀疏表示，内有多个demo(GroupSparseBox_V2, it can be usef in singal sparse model)
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称
4_11_基于压缩感知理论的DOA估计
- 本程序主要讲解了基于压缩感知理论的DOA估计，程序主要从信号的稀疏，测量矩阵的设计以及重构矩阵来恢复时域信号，该方法通过谱峰搜索进行DOA估计，方法准确，分辨率高，希望能帮助大家。
L1范数代码
- 动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确