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壓縮感知英文

發布時間:2022-08-02 17:30:09

① 請問壓縮感知理論中,「感知」究竟是對原信號還是對原信號的稀疏表達進行的(請看問題補充詳細描述)

測量矩陣phy測量的對象是原始信號x,測出來是測量值y,例如,有160個點(x),經測量後測量值y的點數明顯小於x的,這也是壓縮感知的目的 1、Phy是測量矩陣,而x可以用一組基(Psy)表達 2、對信號進行觀測 3、據我所知的幾種演算法恢復矩陣是根據測量矩陣和殘差弄出來的

② 什麼是「壓縮感知」

壓縮感知, 也成為壓縮采樣。英文為Compressed Sampling 或者是 Compressive Sening。於2006年被提出,並被美國科技評論評為2007年度十大科技進展。
經典的采樣定理為香農/乃奎斯特采樣,即要保證信號的完全恢復,至少要有2倍的信號頻率采樣。但是這種采樣當中,其實信息是冗餘的。壓縮感知告訴我們,如果知道信號是稀疏的,那麼可以用遠低於乃奎斯特采樣率,一樣可以很好的恢復信號。
壓縮感知的核心:信號是稀疏的(即其中有K個為非零元素,其他的元素都為0),采樣矩陣和稀疏基是不相關的。
相關內容較多,網路知道裡面一下介紹不清楚。
視頻資料:1.陸吾生教授於2010年在華東師范大學講過"Compressed Sening and Signal Processing", 講的是中文,易聽懂,有點科普性質。2.Professor Justin Romberg 作為壓縮感知理論的創始人之一,2013年在清華大學講過「Comprssive Sening and Spare Recovery 」, 這個視頻要深入些,全英文講座,需要較好的英文和數學功底。
如果有興趣深入學習,建議還是認認真真看文獻。可以參考 http://dsp.rice.e/cs 。這里前17篇是壓縮感知的綜述,看完後就對概念、模型、求解演算法、應用有個整體的了解。網頁中間的那麼多文獻是針對壓縮感知理論在各個領域的運用。在最後的部分,是網上現有的針對該問題的求解工具箱,大多數是基於Matlab的。只要分析後自己的模型,可以套用工具箱求解,非常方便。

③ 跟數字信號處理相關的畢業設計題目有哪些

之前做過的「壓縮感知技術研究」與數字信號處理有關,可以參考。
DSP是Digital Signal Processing,數字信號處理的英文,我用過DSP這本,是外國出版的數字信號處理(書是全英文的)。

④ 壓縮感知相關

概念是完全等價的,最正宗的說法是"compressed sensing"。因為,大牛們幾篇奠基性的文章都是用這個說法。

⑤ 什麼是「壓縮感知」

壓縮感知,又稱壓縮采樣,壓縮感測。英文為Compressed Sampling、 Compressive Sening或者是Compressed sensing。它作為一個新的采樣理論,它通過開發信號的稀疏特性,在遠小於Nyquist 采樣率的條件下,用隨機采樣獲取信號的離散樣本,然後通過非線性重建演算法完美的重建信號。

經典的采樣定理為香農/乃奎斯特采樣,即要保證信號的完全恢復,至少要有2倍的信號頻率采樣。但是這種采樣當中,其實信息是冗餘的。壓縮感知告訴我們,如果知道信號是稀疏的,那麼可以用遠低於乃奎斯特采樣率,一樣可以很好的恢復信號。
壓縮感知的核心:信號是稀疏的(即其中有K個為非零元素,其他的元素都為0),采樣矩陣和稀疏基是不相關的。
相關內容較多,網路知道裡面一下介紹不清楚。
視頻資料:1.陸吾生教授於2010年在華東師范大學講過"Compressed Sening and Signal Processing", 講的是中文,易聽懂,有點科普性質。2.Professor Justin Romberg 作為壓縮感知理論的創始人之一,2013年在清華大學講過「Comprssive Sening and Spare Recovery 」, 這個視頻要深入些,全英文講座,需要較好的英文和數學功底。
如果有興趣深入學習,建議還是認認真真看文獻。可以參考 http://dsp.rice.e/cs 。這里前17篇是壓縮感知的綜述,看完後就對概念、模型、求解演算法、應用有個整體的了解。網頁中間的那麼多文獻是針對壓縮感知理論在各個領域的運用。在最後的部分,是網上現有的針對該問題的求解工具箱,大多數是基於Matlab的。只要分析後自己的模型,可以套用工具箱求解,非常方便。

⑥ MDBP 什麼意思

RT--- 你的問題好離奇。。。能不能先詳細的說下是什麼類型,或者在什麼情況??你就這樣叫我們怎麼回答啊 ,

⑦ 什麼是「壓縮感知」

壓縮感知, 也成為壓縮采樣。英文為Compressed Sampling 或者是 Compressive Sening。於2006年被提出,並被美國科技評論評為2007年度十大科技進展。
經典的采樣定理為香農/乃奎斯特采樣,即要保證信號的完全恢復,至少要有2倍的信號頻率采樣。但是這種采樣當中,其實信息是冗餘的。壓縮感知告訴我們,如果知道信號是稀疏的,那麼可以用遠低於乃奎斯特采樣率,一樣可以很好的恢復信號。
壓縮感知的核心:信號是稀疏的(即其中有K個為非零元素,其他的元素都為0),采樣矩陣和稀疏基是不相關的。
相關內容較多,網路知道裡面一下介紹不清楚。
如果有興趣可以參考 http://dsp.rice.e/cs 。這里前17篇是壓縮感知的綜述,看完後就對概念、模型、求解演算法、應用有個整體的了解。網頁中間的那麼多文獻是針對壓縮感知理論在各個領域的運用。在最後的部分,是網上現有的針對該問題的求解工具箱,大多數是基於Matlab的。只要分析後自己的模型,可以套用工具箱求解,非常方便。

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