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LFM-MP-SNR
- 信号与信息处理——阵列信号处理DOA估计的matlab算法,这是线性调频信号的稀疏分解算法,wigner_will分布
MATLAB6.x
- MATLAB是一套功能强大的工程计算及数据分析软件,广泛应用于工业、电子、医疗、建筑及航空业等领域。本书系统介绍了MATLAB 6的基础知识,包括程序设计环境、基本操作、绘图功能、 M文件及稀疏矩阵;详细阐述了MATLAB 6在数字信号处理中的应用,主要有离散信号、离散系统及其结构的MATLAB实现、MATLAB中的信号变换、基于MATLAB的 IIR DF与 FIR DF设计以及基于MATLAB的功率谱估计等。另外,本书同时提供了MATLAB 6中 24类基本命令函数的子目录及其含义,以及M
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
CoSaMP
- 压缩感知中压缩采样匹配追踪算法,用于稀疏信号的重构-Compressed sensing algorithm in the compressed sample matching pursuit for sparse signal reconstruction
A-Sparse-Learning-Package
- 美国莱斯大学压缩感知稀疏学习工具箱,能把信号进行稀疏表示,进而实现远低于奈奎斯特抽样速率的压缩感知-Rice University study Toolbox sparse compressed sensing, sparse representation of the signal can, thus achieving much lower than the Nyquist sampling rate of the compressed sensing
MCALabWithUtilities
- MCA算法源程序,可用于稀疏分解,信号分类,图像修复,信号还原-MCA algorithm source code can be used for sparse decomposition, signal classification, image restoration, signal reduction
Professor-Lu-Wusheng-lecture
- 陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解,压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用(压缩、重构、降噪等)。-Professor Lu Wusheng University of Victoria, Canada Professor of Electrical and Computer Engineering. The courseware for the University in the domestic short
mixing-matrix-estimate
- 二阶稀疏信号欠定盲分离,基于超平面法矢量的混合矩阵的估计-Second-order sparse underdetermined blind signal separation method based on hyperplane vector mixing matrix estimate
KSVD_Matlab_ToolBox
- 该工具箱为KSVD算法的实现,其用来自适应地对信号就行稀疏表示,达到良好的稀疏性-The toolbox is KSVD algorithm, it is used to adaptively sparse representation of the signal on the line to achieve a good sparse
dct_cs
- 采用BP算法来实现压缩感知的信号重构示例。BP算法由线性规划来实现,稀疏基为DCT基,信号为语音信号-an example of using BP algorithm for signal reconstruction in compressed sensing. BP algorithm is implemented by linear programming, sparse basis is the DCT basis, the signal used is speech
BCS_fast_rvm
- 该代码实现的是压缩感知理论中的信号恢复问题。将压缩感知理论中的信号恢复问题转化为带参数约束的回归问题,从而利用贝叶斯理论实现参数估计,从而得到高效的重建稀疏信号。-The code to achieve the signal recovery problems in the theory of compressed sensing. Recovery issues into regression problems with parameter constraints will signal co
OMP
- 正交匹配追踪算法,用于稀疏信号恢复,包括算法与实验-sparse signal recovery orthogonal matching pursuit
CS
- 压缩感知matlab代码,使用FFT进行稀疏分解,OMP算法重建信号-Compressed sensing matlab code, the use of FFT for sparse decomposition, OMP algorithm for signal reconstruction
NonCvxGroupSparsity
- 本程序为一种基于凸优化的OFDM信道估计算法,平滑SLO算法是求解稀疏线性方程组的一种迭代解法,本程序将其应用于OFDM信道估计,取得了较好的信号估计精度以及速度-This procedure is a convex optimization of OFDM-based channel estimation algorithm, smoothing algorithm SLO is sparse system of linear equations to solve an iterative m
ksvd_train_for_mix
- 用ksvdbox12来构造反映源语音特性的稀疏过完备基示例。训练信号为两个说话人的语音信号。-Use the ksvdbox12 to construct sparse over-complete basis reflecting the characteristics of the training signals. Training signals used in the example are speech signals of two speakers.
GroupSparseBox
- 赖斯大学信号与信息处理实验室-稀疏分析试验箱-Signal & Information Processing Lab.-sparse anolog box
romp
- Regularized Orthogonal Matching Pursuit是正交匹配追踪算法的优化,可以用于稀疏信号的恢复以及压缩感知等-Regularized Orthogonal Matching Pursuit
mp_algorathm
- 基于MP(matching pursuit匹配追踪)算法的信号的稀疏分解,实现简单信号的稀疏分解-Based on MP (matching pursuit matching pursuit) algorithm sparse decomposition, sparse decomposition of simple
A-REMARK-ON-COMPRESSED-SENSING
- 一篇关于压缩感知的经典文章,压缩感知(Compressed sensing,简称CS,也称为Compressive sampling)理论异于近代奈奎斯特采样定理,它指出:利用随机观测矩阵可以把一个稀疏或可压缩的高维信号投影到低维空间上,然后再利用这些少量的投影通过解一个优化问题就可以以高概率重构原始稀疏信号,并且证明了这样的随机投影包含了原始稀疏信号的足够信息。-A classic article on compressed sensing, compressive sensing (Comp
SP
- 一种快速有效、性能可靠的信号重构算法是压缩感知理论的核心部分,对于 这部分内容,许多卓有成效的研究工作正在陆续展开。从压缩感知理论提出至今, 已经出现了多种稀疏信号的重构算法。重构算法主要可以归结为三大类:贪婪算 法,凸松弛算法和组合算法。这里主要是SP算法-A fast and efficient, reliable signal reconstruction algorithm is the core of compressed sensing theory, for this