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搜索资源 - sparse signal processing
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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
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用MATLAB实现的压缩传感，外文资料，里面含有部分源代码，用MATLAB可以仿真-Compressed sensing using MATLAB implementation, foreign language data, which contains part of the source code can be simulated using MATLAB
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采用KSVD算法通过训练的方法来构造稀疏过完备字典，在使用时一定要确保已装有ompbox9。可用于语音，图像信号处理等的稀疏字典构造-KSVD algorithm using the method of training to construct the sparse over-complete dictionary, in use, make sure have been installed ompbox9. Can be used for the sparse dictionary cons
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由著名小波大牛mallat最新写的关于小波变换信号处理的书，里面包括小波变换的最新进展。如稀疏矩阵，压缩传感等概念-Daniel mallat by well-known wavelet-date written on the wavelet transform signal processing books, which include the latest developments of wavelet transform. Such as sparse matrix, the concep
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Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image Processing，稀疏表示的最新巨作-Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image Processing, sparse representation of the latest blockbuster
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用matlab利用压缩感知CS实现对一位信号的处理~小波稀疏分解，正交追踪算法重构~1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit)
测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构-CS with matlab using compressed sensing to achieve a sparse signal processing- wavelet decomposition, the orthogona
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This set of MATLAB files contain an implementation of the gradient projection algorithms described in the paper "Gradient Projection for Sparse Reconstruction: Application to Compressed Sensing and Other Inverse Problems" by Mario A. T. Figueiredo, R
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这本教科书，介绍了稀疏和多余的申述，对信号和图像处理应用的重点。的理论和数值基础处理前的应用进行了讨论。信号源的数学建模一起讨论如何使用适当的模型，如去噪，恢复，分离，插值和外推法，压缩，采样，分析和合成，检测，识别，多任务。这次报告会是优雅和迷人的。-Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image Processing
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一个很有用的基于稀疏的信号处理工具箱，包含有多种算法。-a useful toolbox based on sparse signal processing
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这是Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image Processing书中对应的实现程序，对理解书中所讲理论有很好的帮组，这本书是学习稀疏编码和压缩感知的一本很好的书-Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image Processing book cor
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这是线性训练K-SVD词典的一种新算法
表示的信号。给定一组信号，K-SVD试图
提取物，可以稀疏表示这些信号最好的词典。
深入讨论了K-SVD算法中可以找到的：
“K-SVD：设计的超完备字典的一个算法
稀疏表示”，由M.阿哈，M. Elad和点写，适应性，
在IEEE Transactions出现。在信号处理，卷54，11号，
第4311-4322，十一月2006。-he K-SVD is a new algorithm
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信号的稀疏表示,它意欲用尽可能少的非0系数表示信号的主要信息,从而简化信号处理问题的求解过程-Signal sparse representation, it intends to as little as possible of non-zero coefficient signal is the main information, so as to simplify the solving process of signal processing problems
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基于稀疏表示的正交最小二乘法，使用的语言是matlab，应用比较广阔，设计信号处理中的信号回归，图像处理的压缩等。-Sparse representation based on orthogonal least squares method, the language used is matlab, relatively broad application, design signal processing signal return, image processing, compression
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Compressive sampling is an emerging technique that promises to effectively recover a sparse signal from far fewer measurements than its dimension. The compressive sampling theory assures almost an exact recovery of a sparse signal if the signal is se
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陆吾生教授短期课程“压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用”资料，使用的源码，有参考价值-Professor Lu Wusheng Short Course " compressed sensing method and the sparse signal and image processing applications," the source data, the use of a reference value
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稀疏表示人脸识别算法。稀疏表示是最近几年信号处理领域的热点之一，简单来说，它其实是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcomplete basis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。-Sparse representation recognition algorithms. Sparse representation is one of the last few years the hot field of signal
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阵列信号处理，空间谱估计，利CVX工具箱实现稀疏重构的单快拍DOA估计-Array signal processing, spatial spectrum estimation, and CVX toolbox to achieve the sparse reconstruction of single snapshot DOA estimation
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盲源分离程序代码 用于信号处理和模态识别-Blind source separation program code for signal processing and modal identification
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这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。
这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。
MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。
实验并说明
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Sparse signal processing algorithms
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