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压缩感知
2016-05-08 14:43:12
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压缩/恢复额度调整
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种由信号处理理论发展而来的数学方法。它通过在接收端利用信号的稀疏性,实现远低于奈奎斯特采样率的采样,然后通过重构算法恢复出原始信号。这种方法突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,大大提高了数据采集和传输的效率。压缩感知在图像处理、无线通信、生物医学等领域有着广泛的应用前景。
作者其他创作
大纲/内容
恢复
计算错误评估、采样率对应表、变化程度
采样
周期采样、随机采样(时间间隔随机、根据概率确定K时间是否采样)
采样阶段:压缩数据
稀疏矩阵
恢复效果
PCA
学习阶段:未压缩数据
稀疏程度
稀疏化
凸优化【精准度高、计算量大】、贪婪算法(OMP、BP等)
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