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Sparse Lab 200-Core
- 基于多帧图像插值（Interpolation）技术的方法是SR恢复技术当中最直观 的方法。这类方法首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均 匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后 采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声（运动估计!非均匀插值!去模糊和 噪声）。-In this paper, we propose a novel method for solv- ing single-image super-resoluti
Application-of-interpolation
- 插值的应用：支持向量回归的应用 稀疏的冲击物理数据集的插值-Application of Support Vector Regression to Interpolation of Sparse Shock Physics Data Sets
SPCA_ALM
- 主要是用PCA主矢量分析的方法在稀疏优化的运用，代码简单易懂，适合初学者-The method is mainly used in the PCA main vector analysis to optimize the use of sparse code easy to understand for beginners
OMP
- 通过正交匹配追踪算法，实现迭代得到稀疏向量-By orthogonal matching pursuit algorithm, iteration sparse vector
Low-Coherence-Sensing-Matrices
- A method for constructing low coherence sensing matrices based on best spherical codes is proposed. Such matrices are applied in Compressed Sensing (CS) to obtain measurements of a sparse vector. With the means of CS, it is possible to recons
新建文件夹 (2)
- 字典学习。比如一个向量，是k维的，我现在有一个k*n的字典，其中n>>k，所谓的字典学习，就是在这包含n个向量的字典当中寻找一个线性表示可以表示出当前这个k维的向量。之所以称为“稀疏表示”，因为一般n大于k，比如n=512,k=64。这时候你的字典一定是一个Redundant（冗余的，过剩的）的。因此你的表示里面一定有很多系数为0，因而被称作稀疏表示。 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