主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃

压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 算法流程 算法分析 python代码 要利用python实现,电脑必须安装以下程序 python (本文用的python版本为3.5.1) numpy python包(本文用的版本为1.10.4) scipy pyth

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

一.前言 稀疏表示是自上世纪90年代开始,从人眼的视觉感受野获得启示,逐渐被人们所研究.现在已经发展为一种重要的信息表示方法.所谓稀疏表示是指,一个信号在过完备字典中,可以由少数个原子线性表达, 其数学模型可以表达如下: 这个数学模型解算是一个NP-hard问题,也就是说只能通过穷举去获得最优解,其时间复杂度很大,几乎无法获得其精确的解算.在这种情况下,我们常用贪婪算法去获得该模型的次最优解.本文介绍一种主流的贪婪算法—— 正交匹配追踪(OMP). 二.OMP算法 贪婪算法的核心是每次从字典的原

正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码   参考来源:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45130793 参考文献:Joel A. Tropp and Anna C. Gilbert. Signal Recovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching Pu

MP:matching pursuit匹配追踪 OMP:正交匹配追踪 主要介绍MP与OMP算法的思想与流程,解释为什么需要引入正交? !!今天发现一个重大问题,是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同,http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45100659之后一脸懵逼,CS中的稀疏表示不就是把信号转换到另一个变换域中吗?怎么跑出来一个稀疏分解里面又有MP和OMP算法!!后来发现原来稀疏分解先于压缩感知提出,信号稀疏表

看了一篇IEEE Trans上的关于CS图像重构的OMP算法的文章,大部分..看不懂,之前在看博客的时候对流程中的一些标号看不太懂,看完论文之后对流程有了一定的了解,所以在这里解释一下流程,其余的如果以后有用到的话再学习看看. 文章中有这么一段话: 这句话的意思是说,压缩感知中的信号重构和稀疏近似,也就是稀疏分解的原理其实是一样的.在CS恢复中∵s只有m个非零项,所以观测向量v是字典Phi中m列的线性组合.在稀疏分解说我们说v在字典Phi中有m个展开项. 接着说说论文中的OMP算法流程: 之前学

转载:有点无耻哈,全部复制别人的.写的不错 作者:scucj 文章链接:MP算法和OMP算法及其思想 主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法虽然在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的很透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse re

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %

主要内容: OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 压缩感知通过OMP重构信号的唯一性 一.OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 .稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,用这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以用表示为y=Aθ,求θ. .压缩感知重构要解决的问题是事先存在一个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ. A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ), y为M×

关于MP.OMP的相关算法与收敛证明,可以参考:http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5047174.html,这里仅简单陈述算法流程及二者的不同之处. 主要内容: MP的算法流程及其MATLAB实现 OMP的算法流程以及MATLAB实现 MP与OMP的区别 施密特正交化与OMP的关系 一.MP(匹配追踪)的算法流程: 二.MP的MATLAB实现: % MP:匹配追踪算法 % dictionary: 超完备字典 % x: 待表示信号 % M = ; N = ; % P

//dic: 字典矩阵: //signal :待重构信号(一次只能重构一个信号,即一个向量) //min_residual: 最小残差 //sparsity:稀疏度 //coe:重构系数 //atom_index:字典原子选择序号 //返回最后的残差 float OMP( Mat& dic,Mat& signal,float min_residual,int sparsity,Mat& coe,vector<int>& atom_index) { ) { cou

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信

主要内容: 1.MP算法 2.OMP算法 3.OMP算法的matlab实现 4.OMP在压缩感知和人脸识别的应用 一.MP(Matching Pursuits)与OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法 内容:稀疏信号的表示(字典.稀疏系数).MP算法.MP算法的缺点.OMP.OMP的实现 参考文章:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 二.OMP的matlab实现 %A-稀疏系数矩阵%D-字典/测量矩阵

转载自http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/18655239 1,MP算法[盗用2] MP算法是一种贪心算法(greedy),每次迭代选取与当前样本残差最接近的原子,直至残差满足一定条件. 求解方法 选择最接近残差的原子:MP里定义用向量内积原子与残差的距离,我们用R表示残差,di表示原子,则: Max[Dist(R,di)]=max[<R,di>]; 残差更新:R=R-<R,di>I;继续选择下一个,直至收敛: 需要注意的是,MP算

#pragma omp parallel for是OpenMP中的一个指令,表示接下来的for循环将被多线程执行,另外每次循环之间不能有关系.示例如下: int main(int argc, char* argv[]) { #pragma omp parallel for  //后面是for循环      for (int i = 0; i < 10; i++ )      {          printf("i = %d/n", i);      }      return