稀疏表示与稀疏分解

1、基于压缩感知的正交匹配算法图像重建摘要,压缩感知理论是由Donoho和Candes提出的一种充分利用信号稀疏性的全新的信号采样理论,该理论表明,用远低于Nyquist采样定理要求的频率对信号进行采样也能实现信号的精确重构,该理论突破了传统的。

2、稀疏表示与稀疏分解,1,稀疏表示介绍,稀疏表示,它意欲用尽可能少的非0系数表示信号的主要信息,从而简化信号处理问题的求解过程,稀疏表示模型可如表达式,1,所示,其中yRn为待处理信号,DR,nm,为字典,Rm为稀疏系数,0m,0为,的稀疏度。

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6、第六章,矩阵分析,荆华,MATLAB使用详解2012学年选修课,第6章矩阵分析,MATLAB内置了大量的数值计算函数,这些函数封装了常用的数值计算功能,利用这些数值计算函数,能够从烦琐的编程工作中解放出来,集中精力解决问题,本课程将MATL。

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8、基于压缩感知的图像去噪的综述摘要压缩感知是近年来新兴的一门数据采样技术,其主要思想就是利用较少的采样数据对信号进行重构恢复,压缩感知颠覆了传统的信号采样方法,它采用信号的稀疏表示法来保证原始信号的主要结构,再通过重构算法对原始信号进行精确重。

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11、稀疏表示及低秩矩阵恢复,尹明,gradientprojection,GP,homotopy,iterativeshrinkage,thresholding,IST,pro,imalgradient,PG,andaugmentedLagran。

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13、,第4章 MATLAB 的数学运算,MATLAB 2006a 简明教程 清华大学出版社,教学目标教学重点教学内容,1092022,1,第4章 MATLAB 的数学运算 MATLAB 2006,教学目标,掌握向量和矩阵的运算掌握线性代数的基本。

14、精品论文稀疏表示算法在GPU的优化赵广銮,张洪刚北京邮电大学信息与通信工程学院,北京100876摘要,介绍稀疏表示的背景,应用范围和GPU并行计算的发展,结合对当前稀疏表示的主流算法分析,以及对GPGPU平台CUDA编程模型的理解,实现稀疏。

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18、word数字图像处理期末大作业报告基于稀疏表示的鲁棒人脸识别Robust Face Recognition via Sparse Representation摘 要人脸识别是现代生物信息识别中的一项重要技术，对于给定的人脸图像，利用已经存储。