确定性序列如Golay序列、Golay互补序列、Legendre序列、zadoff-chu序列、m序列和扩展多相序列等被应用于构建卷积感测矩阵。主要在“demo_real_Official.m”和“demo_real_official_1.m”中演示了matlab代码,包括各种重建算法如omp、Samp、CoSaMp、子空间追踪、sbhe和RecPF求解。详细内容可参考论文:K. Li,L. Gan和C. Ling,“使用确定性序列的卷积压缩感知”,IEEE Trans. 信号处理,第61卷,第3期,第740-752页,2013年。
使用确定性序列的卷积压缩感知在matlab中的实现
相关推荐
求和 - 确定性简单明确的求和脚本
此脚本展示了1和2之间的简单求和(1/x)。事实上,它是通过积分法分析1和2之间的1/x。您可以用它来进行求和。只需修改初始点和最终点的变量ni和nf作为n。然后修改要求和的表达式。将原始代码的结果与ln(2)的数值结果进行比较。
Matlab
10
2024-08-26
基于模型的策略迭代算法在确定性清洁机器人中的Matlab开发
基于模型的策略迭代强化学习在确定性清洁机器人中的Matlab开发示例。
Matlab
13
2024-07-28
MATLAB中使用ECC代码鲁棒规划和不确定性数据
该存储库包含了在2019年欧洲控制会议(ECC)上发表的论文“在机会受限的轨迹规划中使用不确定性数据”的MATLAB源代码。为了重现的模拟和绘图,请在case_study文件夹中导航并运行generatePlotsCaseStudy MATLAB函数。此函数将运行所有必要的模拟并生成所有图表,同时也将以TikZ格式保存在plots文件夹下,以便轻松地包含在LaTeX文档中。任何使用此代码的引用,请务必引用原始论文。
Matlab
15
2024-07-24
全局最优化问题的几种确定性算法探讨
探讨了几种确定性算法在全局最优化问题中的应用。这些算法被设计用于数学建模和解决复杂的优化挑战。
算法与数据结构
12
2024-08-19
应对不确定性的配电网互补优化MATLAB代码下载
随着随机可再生能源的增加,运营灵活性的需求也在增加。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商(TSO)和配电系统运营商(DSO)之间的灵活资源互访。我们提出了一种日前协调方法,称为互补模型,用于共享灵活资源。该方法优化了TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制,即“协调变量”。DSO通过限制其投标数量来预先确认DSO级别资源在日前市场的参与,以确保其系统约束条件得到满足。我们采用多段Benders分解方法对模型进行了计算可行性的追求。提供了MATLAB代码的开源下载。
Matlab
15
2024-07-19
贝叶斯法则的应用和预测不确定性
1969年,J.理查德·戈特三世在攻读普林斯顿大学天体物理博士学位之前,他前往欧洲旅行。他目睹了柏林墙,这是8年前建成的,成为冷战象征。站在墙下,他开始思考它将继续分隔东德和西德多久。尽管预测只依赖一个数据点,面对地缘政治的不可预测性,这看似荒谬。然而,我们总是在需要时作出这些预测。例如,你站在外国城市的公共汽车站,其他游客等候已经7分钟。你如何预测下一班车的到达时间是否值得继续等待?彼得·诺维德谷歌研究部主任在他的“数据的不合理有效性”演讲中深入探讨了这个问题。贝叶斯法则作为概率论的一个关键概念,提供了一种方法来更新对假设的信念,特别是在处理不确定性和不完整性问题时非常有效。
算法与数据结构
14
2024-08-14
matlab程序陀螺仪确定性误差动态标定方法
在matlab环境下开发的一种新型陀螺仪确定性误差动态标定程序,用于提高精度和稳定性。
Matlab
15
2024-07-28
信息论中的不确定性度量与互信息应用总结PPT
后验不确定性总要小于或等于先验不确定性,这听着像理论课里的术语,其实你拿来做模型评估也挺实用。PPT 里的例子讲得蛮清楚,比如用信息熵解释I(U,V)=H(U)-H(U/V),直接戳中关键。嗯,想搞懂互信息这玩意儿的,你可以看看这份总结,公式不多,图示也直观。
而且它后面还贴心地整理了不少相关文章,有贝叶斯法的不确定性预测、MATLAB下的数据,还有配电网优化、数据挖掘的实例,拿来参考或者下手改代码都挺合适。
如果你平时折腾模型时经常碰到“不确定性怎么定量”的问题,这套资料可以帮你把概念串起来。尤其是像决策、模型拟合、全局最优这种方向,找不到入口时,建议先从这份 PPT 入手看看思路。
算法与数据结构
0
2025-07-01
压缩感知OMP框架MATLAB实现
压缩感知的 OMP 框架,沙威教授这套还挺有代表性的,适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合,整体逻辑清晰,matlab代码也不复杂,适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit,你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”,挺像组装积木,每次搭一块,逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号,直观又有成就感。小波变换也别怕,简单说就是把信号拆分得更细,让原本复杂的东西看起来更规整,方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB,那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿
Matlab
0
2025-06-24