Structural Health Monitoring基于群稀疏优化的压缩感知方法

该文档探讨了基于贝叶斯小波的图像压缩感知方法。

心电数据压缩新思路：挖掘结构信息，提升压缩效率 压缩感知算法为心电数据压缩提供了新的思路。不同于传统方法，压缩感知算法能够利用心电数据自身的结构信息，实现更高的压缩率和精度。 挖掘数据结构，突破传统瓶颈 传统压缩算法往往忽略了数据的内在结构，而压缩感知算法则通过构建能够反映心电数据结构信息的稀疏字典，更好地捕捉数据的变化规律。 MIT-BIH数据库验证，性能表现优异 在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，相比于传统压缩算法，基于压缩感知的算法在均方根误差和压缩率上均展现出显著优势。

sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。

OMP算法的基本思想是从字典矩阵D（也称为过完备原子库）中选择与信号y最匹配的原子（即某列），构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影，得到下一步的信号残差。随后，继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和，加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量，即可得到残差。

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

这是一个提供学习参考的Matlab项目资料，涵盖了基于压缩感知理论的部分观测矩阵代码实现。

本研究探讨了将贝叶斯思想融入压缩感知(CS)理论的最新进展。BCS理论为CS重构建立了贝叶斯框架，通过统计视角解决传统CS理论中的信号重构问题。

本研究主要探讨针对移动群智感知的任务分发方法，提出一种新的参与者选择策略：多任务并发的参与者优选。与传统方法不同的是，选定的参与者能够在规定时间内同时完成多个任务，从而有效降低群智平台的成本。引入了MultiTasker方法，选择最佳的参与者集合，使得任务完成时参与者的移动总距离最短，同时优化用户资源利用效率。研究设计了三种算法：T-Random、T-Most和PT-Most，分别以任务为中心和用户为中心进行参与者选择。通过大规模真实数据集的实验评估，分析了任务分布和执行时间等因素对参与者选择的影响。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加