A tutorial on Artificial Intelligence
0.1
  • 引言
  • 第一卷 数学基础
  • 第二卷 经典物理
  • 第三卷 现代物理学
  • 第四卷 计算机学
  • 第五卷 信号处理
    • 模拟信号处理
    • 数字信号处理
    • 非线性信号处理
    • 统计信号处理
    • 稀疏信号处理
      • 1. 引言
      • 2. 稀疏采样与重构
      • 3. 表示字典
      • 4. 信号稀疏分解
      • 5. 线性压缩感知
        • 5.1. 简介
        • 5.2. 线性压缩感知
        • 5.3. 线性压缩感知信号模型
        • 5.4. 线性压缩感知观测
        • 5.5. 线性压缩感知重构
        • 5.6. 线性压缩感知实践
      • 6. 学习式压缩感知
      • 7. 学习式压缩感知
      • 8. 深度学习与压缩感知
      • 9. 参考文献
      • 10. 名词术语
    • 数字图像处理
  • 第六卷 人工智能
  • 第七卷 雷达信号处理
  • 第八卷 医学信号处理
  • 第九卷 天文学
  • 第十卷 应用实践
  • 第十一卷 补充内容
  • 名词术语
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  • 5. 线性压缩感知

5. 线性压缩感知¶

  • 5.1. 简介
  • 5.2. 线性压缩感知
    • 5.2.1. 线性压缩感知概述
    • 5.2.2. 一维线性压缩感知
      • 稀疏信号的压缩采样与恢复
      • 非稀疏信号的压缩采样与恢复
        • 第一种方式
        • 第二种方式
      • 二维压缩感知
    • 5.2.3. 复压缩感知
    • 5.2.4. 压缩感知与流形
    • 5.2.5. 压缩感知分析实验
  • 5.3. 线性压缩感知信号模型
  • 5.4. 线性压缩感知观测
    • 5.4.1. 感知矩阵的设计
      • 零空间条件
      • 有限等距性质
      • 相干性/一致性条件
      • 稳定性
      • 讨论
    • 5.4.2. 感知矩阵的构造
    • 5.4.3. 常见感知矩阵
  • 5.5. 线性压缩感知重构
    • 5.5.1. 重构算法
      • OMP
  • 5.6. 线性压缩感知实践
    • 5.6.1. 稀疏信号实验
      • 一维仿真信号
      • 二维图像信号
        • 实验设置
        • 实验代码
        • 实验结果
    • 5.6.2. 非稀疏信号CS
      • 压缩感知方式实验
      • 一维压缩感知实验
        • 无稀疏表示
        • 含稀疏表示
      • 二维压缩感知实验1
      • 二维压缩感知实验2
    • 5.6.3. 复压缩感知实验
      • 核磁共振成像
        • 实验代码
        • 实验结果
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