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modelcs_v1.1
- 基于模型的压缩感知工具箱，MATLAB代码，内有相关文章-This package contains Matlab implementations of various CS recovery algorithms that have been developed using the framework described in the above paper。Each folder in the package essentially consists of a CS recovery alg
cvx-13.04.03
- stanford大学开发用于解优化问题的系统模型，可用于解压缩感知恢复算法：BP、DS等-the system modeldeveloped by stanford University is used for the solution of optimization problems, such as compressive sensing recovery algorithm: BP, DS
RICE-UNIVERSITY
- 标准压缩感知（CS）理论决定了可靠的信号恢复是可能给M= O（KLOG（N / K））的测量。我们证明了它可以通过利用超越简单的稀疏性和可压缩性由包括价值观和信号系数的位置之间的依赖关系更加逼真信号模型大大降低Mwithout牺牲的鲁棒性。-The standard compressive sensing (CS) theory dictates that robust signal recovery is possible from M=O(Klog(N/K))
cascade TiedNets-master
- 压缩感知程序 压缩感知用来还原稀疏数据 找到数据原始结构，对图像还原有重要意义(Compressed sensing program, compressed sensing, to restore sparse data, to find the original structure of the data, is important for image restoration)
程序
- SOM-SVM模型是利用SOM的聚类特点，将含有相同特征的输入样本聚集在一起，并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后，将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集，验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明，SOM-SVM模型在低信噪比下，频谱检测率接近100%，检测错误率也得到了很好的改善。(The SOM-SVM model is based on clustering characteristics
Matlab_code_OGSBI
- 压缩感知贝叶斯 DOA算法，Off-grid模型，近似模型。(Compressed sensing Bias DOA algorithm, Off-grid model, approximate model.)
mmmv
- 压缩感知，多采样下稀疏信号的恢复 ，适合了解多采样模型(Compressed sensing, sparse signal recovery under multi - sampling)
压缩感知三维点_程序
- 对模型进行三维成像，向量化三维成像和压缩感知三维成像(Three dimensional imaging, vectorization 3D imaging and compressed sensing 3D imaging are performed on the model.)
direction finding algorithm
- 利用信号本身的结构特征，通过附加不同的稀疏约束，该模型利用过完备字典进行信号分解，使其表示成字典中若干原子的线性组合，从而获得数据的精简表示。(By using the structural characteristics of the signal itself and adding different sparse constraints, the model decomposes the signal into linear combinations of atoms in the dic
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