交替方向块稀疏信号快速重构算法
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交替方向块稀疏信号快速重构算法
1.28MB论文研究-基于互交替投影的块稀疏正交匹配追踪算法.pdf
2019-07-22针对块稀疏信号, 理论分析和实验验证均表明算法精确重构的充分条件与矩阵块相关性和子相关性有关。在此基础上, 提出了一种基于互交替投影的块稀疏正交匹配追踪算法mutual alternating projection-block orthogonal matching pursuit, MAP-BOMP。该算法利用互交替投影方法不断构造新的测量矩阵和感知矩阵, 使得矩阵块相关性和子相关性都很小, 从而提高重构概率, 并给出明确的算法收敛条件, 降低了计算复杂度。通过与大多数已有块稀疏信号重构算法进行实验仿真对比, 该算法在重构效果和重构速度上均优于其他算法。
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论文研究-基于低秩和稀疏性先验知识的压缩感知图像重构.pdf
2019-07-22针对当前重建效果最好的基于低秩先验的NLR重建算法，忽略了图像的局部结构信息，不能有效地重建图像的边缘，为了在测量值数量不变的情况下进一步提高图像的重建质量，在低秩先验的基础上，引入稀疏约束（梯度域的稀疏性—总变差）作为图像额外的先验知识，建立了基于总变差和低秩约束的CS图像重建模型。增广拉格朗日—交替方向乘子算法用于求解产生的非凸优化问题。实验结果表明，与传统的稀疏性先验重建算法和NLR算法相比，所提算法能够获得更高的图像重构质量。
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论文研究-基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量反演成像方法.pdf
2019-07-22针对微波辐射干涉测量在频域中进行测量值具有低频信息较少、高频信息丰富，且低频信息和高频信息分布比较集中的特点，提出了一种基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量方法。该方法将测量的频域信息进行分块，根据不同块所包含信息量的不同，利用变密度进行稀疏采样。考虑微波辐射图像本身具有的梯度稀疏性和局部光滑性特征，建立全变差正则化约束的成像模型，并采用交替迭代算法进行微波辐射图像最优重构。仿真和实验结果表明，结合变密度稀疏采样方法和交替迭代重构算法能够快速、准确地反演高分辨率微波辐射图像；在总采样率相同的情况下，该方法能够大幅度提高反演图像的分辨率，且对低采样率情况效果显著。
295KB基于变分模型的块压缩感知重构算法
2021-01-14为了提高现有块压缩感知重构算法的性能，提出了基于全变分和混合变分模型的块压缩感知（简称BCS-TV和BCS-MV）算法。该方法以块为单位进行图像采样，以自然图像正则项的稀疏性为先验条件，通过变型的增广拉格朗日交替方向乘子法(ALM-ADMM)，在整幅图像范围内逼近目标函数来重构原始图像。与以前基于一致性块采样的压缩感知工作对比，该算法的PSNR约提高1.5 dB,SSIM约提高0.05，运行速度较稳定，特别适合具有固定传输时延的多媒体数据处理场合。
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基于稀疏训练点和指纹重构的室内可见光三维定位算法
2021-02-03目前构建基于机器学习的室内可见光定位模型主要依赖于光电二极管和指纹数量,为了降低指纹采集的复杂度,提高定位精度,提出一种基于指纹矩阵稀疏重构的室内三维可见光定位算法。该算法利用极限学习机训练稀疏采样点,采用奇异值分解和交替方向乘子法求解稀疏指纹矩阵的重构问题。该算法可以有效降低指纹的采样率,同时可以基于极限学习机算法较强的泛化能力提高定位速度和定位精度。在此基础上,由于可见光的多径反射等因素的影响,定位区域的边界定位误差大于内部定位误差,通过引入一种边界修正定位算法,可以有效降低边界定位误差。仿真和实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法在减少其所需指纹数量的同时,具有更高的定位速度和精度。
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基于压缩感知和双簇头交替的WSNs路由算法
2020-10-16提出了一种基于压缩感知和双簇头交替的无线传感器网络分层路由算法CS-DC HA(Compressed Sensing-Double Cluster Head Alternation)。该算法对DCHS(Deterministic Clusterhead Selection)算法进行改进，利用压缩感知理论优化稀疏采样过程；采用双簇头交替方法进行路由选择，进而实现减低能耗；同时以贝叶斯算法进行稀疏信号重构。通过实验可以看出，相比于传统的无线传感器监测网络，CS-DCHA算法保证了在一定的信号重构精度条件下，能降低无线传感器网络的能耗并延长其生存时间。
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基于CCD图像传感器的压缩成像方法
2021-02-04压缩感知理论将信号采样和压缩同时进行，且采样频率远低于奈奎斯特频率，为低分辨率采样高分辨率成像提供了可能。为此，提出一种基于CCD图像传感器的压缩成像方法，利用CCD图像传感器模拟像素值串行输出不可重复使用的特点，对图像进行单次测量，构造半循环半随机测量矩阵对CCD图像传感器输出的模拟值进行压缩测量，基于增广拉格朗日法和交替方向法的最小全变分算法（TVAL3）算法解压缩重构图像。该成像方法测量矩阵的稀疏性较强，能较好地恢复原始图像，同时模拟/数字负担及量化编码的复杂度大大降低，成像系统结构简单，实用性强。仿真结果表明，所提成像算法重构的图像主客观质量较好。
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基于迭代支撑检测的生物发光断层成像
2021-02-26生物发光断层成像(BLT)是一种高灵敏度、高特异性的光学分子影像技术,可根据探测到的生物体表光强来重建发光光源在生物体内的三维分布.由于生物体表面测得的光强信息有限,光源重建面临巨大的挑战.为了在有限的测量条件下获得更精确的重建光源,结合BLT中光源稀疏分布的特征,将重建问题转化为L1 范数优化问题,并采用迭代支撑检测(ISD)算法实现快速重建,该算法交替执行支撑集检测和信号重构两个模块,直至重建精度达到要求.为了评估ISD算法的光源定位能力,设计数字鼠仿真实验,并与三种典型的稀疏重建算法比较.仿真结果表明ISD算法对于单光源和双光源目标均可以实现准确的重建.
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具有加权核规范约束的面部幻觉
2021-03-08通过基于贴片对倾斜方法的面部幻觉在过去几年中被广泛使用。 提出了一些基于位置补丁的人脸幻觉方法，以提高图像补丁的表示能力并获得最优的回归加权矢量。 基于位置补丁的面部幻觉背后的基本原理是，人脸始终具有高度结构化并因此而定位，并且在重建中起着越来越重要的作用。 然而，在现有的基于位置补丁的方法中，探测图像补丁通常被表示为一些训练图像的相应补丁的线性组合，并且重建残差通常使用诸如1-范数和2-范数的向量范数来测量。由于向量规范忽略了残差内部的二维结构，因此最终的重构性能不是很令人满意。 为了解决这个问题，我们提出了一种基于位置补丁的面部幻觉的加权核规范约束稀疏编码（WNCSC）模型。 另外，利用交替方向乘数法（ADMM）和增强拉格朗日乘数法（ALM）开发了一种有效的WNCSC算法。 该模型的优点是双重的：为了充分利用重建残差的低秩结构信息，采用加权核范数来度量残差矩阵，从而减轻输入斑块与训练之间的偏差。数据，并且比欧几里得距离（2-范数）更健壮； 等级成分的更灵活的选择方法可以确定最佳组合权重，并自适应地选择相关的和最近的幻觉邻居。 最后，实验结果证明，该方法在定量和视觉比较方面均优于相关
Linux系统编程：入门篇视频教程
2018-10-16Linux系统编程视频课程为《Linux系统编程》入门篇，主要针对零基础的Linux开发学员科普Linux系统编程的概念以及需要掌握的各种技能，掌握Linux命令编写、Linux学习路线并熟悉嵌入式设备编程的方法。为后续的Linux系统编程深入学习打下良好的基础。
程序员的数学：概率统计
2019-09-19编程的基础是计算机科学，而计算机科学的基础是数学。因此，学习数学有助于巩固编程的基础，写出更健壮的程序。本门课程主要讲解程序员必备的数学知识，借以培养程序员的数学思维。学习者无需精通编程，也无需精通数学。从概率统计、线性代数、微积分、优化理论、随机过程到当前大热的机器学习，讲师幽默风趣，课件精致美观，深入浅出带你重学数学！
JAVA入门精品课程
2018-12-20课程目标： 1、让初学者从小白开始，善于运用知识点，解脱学习的苦恼 2、能够学习更多的工作中使用技巧，成为编程高手
JavaEE+大数据+2个实战项目终极套餐震撼来袭
2017-05-19该套视频教程共包含16门课程，分别是Linux入门到精通、大型ERP项目实战教程、solr教程、Lucene教学视频、Java反射与注解开发、Hadoop大数据入门教程、Activiti工作流教程、redis高并发由浅入深、webservice入门教程、hibernate4入门教程、大型分布式redis+solr+Linux+nginx+springmvc+mybatis电商项目、struts2深入浅出、oracle入门到大神、springmvc深入浅出、spring 3.2教程、mybatis入门到精通教程、Java EE教程、Mysql教程。
程序员的数学：线性代数
2019-09-26编程的基础是计算机科学，而计算机科学的基础是数学。因此，学习数学有助于巩固编程的基础，写出更健壮的程序。程序员的数学系列课程主要讲解程序员必备的数学知识，借以培养程序员的数学思维。学习者无需精通编程，也无需精通数学。从概率统计、线性代数、微积分、优化理论、随机过程到当前大热的机器学习，讲师幽默风趣，课件精致美观，深入浅出带你重学数学，时间不可重来，知识可以重学！
SpringBoot实战教程：SpringBoot 博客项目开发及讲解
2020-05-14<p> <span style="color:#4d4d4d;">当前课程中博客项目的实战源码是我在 GitHub上开源项目 My-Blog，目前已有 2000 多个 star：</span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202103310649344285.png" alt="" /><br /> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;">本课程是一个 Spring Boot 技术栈的实战类课程，课程共分为 3 大部分，前面两个部分为基础环境准备和相关概念介绍，第三个部分是 Spring Boot 个人博客项目功能的讲解，<span style="color:#565656;">通过本课程的学习，不仅仅让你掌握基本的 Spring Boot 开发能力以及 Spring Boot 项目的大部分开发使用场景，同时帮你提前甄别和处理掉将要遇到的技术难点，认真学完这个课程后，你将会对 Spring Boot 有更加深入而全面的了解，同时你也会得到一个大家都在使用的博客系统源码，你可以根据自己的需求和想法进行改造，也可以直接使用它来作为自己的个人网站，这个课程一定会给你带来巨大的收获。</span></span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><span style="color:#565656;"> </span></span> </p> <p> <span style="color:#e53333;"><span style="color:#e53333;"><strong>课程特色</strong></span></span> </p> <p> <span style="color:#e53333;"><span style="color:#e53333;"><strong> </strong></span></span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><span style="color:#565656;"> </span></span> </p> <ol> <li> <span style="color:#565656;">课程内容紧贴 Spring Boot 技术栈，涵盖大部分 Spring Boot 使用场景。</span> </li> <li> <span style="color:#565656;">开发教程详细完整、文档资源齐全、实验过程循序渐进简单明了。</span> </li> <li> <span style="color:#565656;">实践项目页面美观且实用，交互效果完美。</span> </li> <li> <span style="color:#565656;">包含从零搭建项目、以及完整的后台管理系统和博客展示系统两个系统的功能开发流程。</span> </li> <li> <span style="color:#565656;">技术栈新颖且知识点丰富，学习后可以提升大家对于知识的理解和掌握，对于提升你的市场竞争力有一定的帮助。</span> </li> </ol> <p> <strong>实战项目预览</strong> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><span style="color:#565656;"><span style="color:#e53333;"><strong> </strong></span></span></span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><img src="https://img-bss.csdn.net/202005150303066258.png" alt="" /><br /> </span> </p> <p> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><img src="https://img-bss.csdn.net/202005150305396930.png" alt="" /><br /> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><img src="https://img-bss.csdn.net/202005150305528842.png" alt="" /><br /> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"> </span> </p> <p> <span style="color:#4d4d4d;"><img src="https://img-bss.csdn.net/202005150306056323.png" alt="" /><br /> </span> </p>
SpringBoot实战教程：SpringBoot企业级线上商城项目讲解
2019-09-27<div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <span style="color:#4d4d4d;"> </span> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <span style="color:#4d4d4d;"> </span> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <span style="color:#4d4d4d;">当前课程中商城项目的实战源码是我发布在 GitHub 上的开源项目 newbee-mall （新蜂商城），目前已有 6300 多个 star，</span><span style="color:#4d4d4d;">本课程是一个 Spring Boot 技术栈的实战类课程，课程共分为 3 大部分，前面两个部分为基础环境准备和相关概念介绍，第三个部分是 Spring Boot 商城项目功能的讲解，让大家实际操作并实践上手一个大型的线上商城项目，并学习到一定的开发经验以及其中的开发技巧。<br /> 商城项目所涉及的功能结构图整理如下：<br /> </span> </div> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </div> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <p style="color:#4d4d4d;"> <img alt="modules" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3N0b3JlL25ld2JlZS1tYWxsLXMucG5n?x-oss-process=image/format,png" /> </p> </div> <p style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <strong><span style="color:#e53333;">课程特色</span></strong> </p> <p style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </p> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </div> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <ul> <li> 对新手开发者十分友好，无需复杂的操作步骤，仅需 2 秒就可以启动这个完整的商城项目 </li> <li> 最终的实战项目是一个企业级别的 Spring Boot 大型项目，对于各个阶段的 Java 开发者都是极佳的选择 </li> <li> 实践项目页面美观且实用，交互效果完美 </li> <li> 教程详细开发教程详细完整、文档资源齐全 </li> <li> 代码+讲解+演示网站全方位保证，向 Hello World 教程说拜拜 </li> <li> 技术栈新颖且知识点丰富，学习后可以提升大家对于知识的理解和掌握，可以进一步提升你的市场竞争力 </li> </ul> </div> <p style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </p> <p style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <span style="color:#e53333;">课程预览</span> </p> <p style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </p> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> </div> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <p style="color:#4d4d4d;"> 以下为商城项目的页面和功能展示，分别为： </p> </div> <div style="color:rgba(0,0,0,.75);"> <ul> <li> 商城首页 1<br /> <img alt="" src="https://img-bss.csdnimg.cn/202103050347585499.gif" /> </li> <li> 商城首页 2<br /> <img alt="" src="https://img-bss.csdn.net/202005181054413605.png" /> </li> <li> </li> <li> 购物车<br /> <img alt="cart" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3Byb2R1Y3QvY2FydC5wbmc?x-oss-process=image/format,png" /> </li> <li> 订单结算<br /> <img alt="settle" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3Byb2R1Y3Qvc2V0dGxlLnBuZw?x-oss-process=image/format,png" /> </li> <li> 订单列表<br /> <img alt="orders" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3Byb2R1Y3Qvb3JkZXJzLnBuZw?x-oss-process=image/format,png" /> </li> <li> 支付页面<br /> <img alt="" src="https://img-bss.csdn.net/201909280301493716.jpg" /> </li> <li> 后台管理系统登录页<br /> <img alt="login" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3Byb2R1Y3QvbWFuYWdlLWxvZ2luLnBuZw?x-oss-process=image/format,png" /> </li> <li> 商品管理<br /> <img alt="goods" src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9uZXdiZWUtbWFsbC5vc3MtY24tYmVpamluZy5hbGl5dW5jcy5jb20vcG9zdGVyL3Byb2R1Y3QvbWFuYWdlLWdvb2RzLnBuZw?x-oss-process=image/format,png" /> </li> <li> 商品编辑<br /> <img alt="" src="https://img-bss.csdnimg.cn/202103050348242799.png" /> </li> </ul> </div> </div> </div> </div>
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应用数学和物理中的随机方法.pdf
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ecplise远程连接hadoop--hdfs java api操作文件.pdf
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GO-KEGG练手数据
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基于STM32F0+L6474步进驱动开源.zip
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MachineLearningNotes-master.7z
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matlab音频信号处理GUI
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活动随机排序工具.rar
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圣龙股份：圣龙股份2020年年度报告.PDF
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亲测有效的火鸟门户5.8源码，带app端小程序端
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