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compress edsensing OMP
- 压缩感知 正交匹配追踪一些人关心压缩感知与雷达成像，他们把稀疏表示放在最重要的地方，以为在雷达成像中成功实现压缩感知关键是稀疏表示； 事实上并不是如此。我们知道：压缩感知需要建立AX=B,且该方法具有较低的抑制信噪比能力；另外雷达成像的基础是雷达 信号与目标的相互作用，也就是电磁波与介质的相互作用，该相互作用是一个非常复杂的非线性问题，因此研究这个问题与 压缩感知的关系才是解决雷达成像问题的关键点所在。从另外一个角度来看，雷达成像中惯用的方法是匹配滤波，
OMP
- 正交匹配跟踪算法: 是贪婪算法中稀疏求解的方法-Orthogonal matching pursuit algorithm: Solving Sparse
uwbdete6
- 该方法将宽带信号的检测转化为稀疏信号的表示问题。利用分数阶傅里叶变化实现宽带LFM信号的稀疏表示，然后利用OMP算法实现LFM信号的检测。-The method to the detection of broadband signals into sparse signal representation problem. Wideband LFM signal changes in the fractional Fourier sparse representation, and then ta
omp
- omp算法，该编码通俗易懂，应用简单。用于求压缩感知中，在字典D已知的前提下，一个信号在该字典上的稀疏表示。-omp algorithm, and compressed sensing, sparse representation of a signal in the dictionary in the dictionary D known premise.
WT-OMPmatrix
- 对图像进行压缩感知，通过构造小波正交变换矩阵进行稀疏表示，用OMP重构-CS of image based on WT
Solvers
- 稀疏工具箱中的追踪算法集,包括BP,OMP等，这个工具箱是稀疏表示的重要工具。-The sparse toolbox tracking algorithm set,you can apply it in image denoise.This is one part of Sparse solver packages.
compressed-sensing
- 压缩感知，稀疏表示采用小波基表示，压缩测量采用随机高斯矩阵，重构算法是omp重构-Compressed sensing, sparse representation using wavelet representation, compression measurements using random Gaussian matrix remodeling reconstruction algorithm is omp
AM_test
- 压缩感知中调幅信号的稀疏字典训练及稀疏表示，包含KSVD算法，OMP算法-Sparse dictionary training and sparse representation of amplitude modulation signal in compressed sensing, including KSVD algorithm, OMP algorithm
OMP
- 进行数字图像处理，对一个图像进行稀疏表示的OMP算法-Digital image processing, an image for the OMP algorithm of sparse representation
KernelDictionary
- 基于核函数的字典学习方法，包含KSVD，OMP以及核KSVD和核OMP方法。可用于字典学习或稀疏表示。-Dictionary-based learning kernel, including KSVD, OMP and OMP nuclear KSVD and nuclear methods. It can be used for learning dictionary or a sparse representation.
107215802AnalysisKSVD
- 实现图像的稀疏编码，采用k-svd进行字典学习，omp算法进行稀疏表示系数的计算，内附有去噪例子(To achieve the image sparse coding, using K-SVD dictionary learning, OMP algorithm for sparse representation of the calculation of factors, with examples of denoising)
spams-matlab-v2.6-2017-02-27.tar
- 稀疏表示算法库，可解决多种稀疏求解问题,如OMP、SOMP等常见算法(sparse represetation code)
omp
- 正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构，稀疏分解先于压缩感知提出，信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理，如压缩、编码等。(Orthogonal Matching Pursuit (OMP) is used in sparse decomposition and compressive sensing reconstruction. Sparse dec