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空间稀疏预编码很好的文章 评分:

毫米波信道下大规模MIMO空间稀疏预编码很好的文章,OMP算法介绍。
2019-01-25 上传大小:1.17MB
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特征选择与稀疏学习(Feature Selection and Sparse Learning)
稀疏重构空间谱估计

使用Lp范数的稀疏重构空间谱估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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mimo预编码=-=

有关于mimo下行预编码的matlab编程,希望能有帮助。

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基于稀疏表示的目标跟踪mei xue

mei xue等人提出的将稀疏表示应用于目标跟踪中的论文,对研究tracking的人很有帮助

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稀疏贝叶斯matlab程序

本程序是matlab稀疏贝叶斯小程序,用于处理数据,进行数据稀疏化处理的参数型预测。

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稀疏信号恢复的论文

该文有利于很好的理解块稀疏与稀疏的不同点,以及相应的算法

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斯坦福大学基于稀疏的统计学习

斯坦福大学较为优秀的一个正则化教材,涉及到统计相关知识,也涉及到稀疏性质,对很多理论都做出了很好的诠释

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稀疏阵的方向图仿真,给出了不同条件下的稀疏阵列的方向图

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稀疏分解matlab程序

利用正交匹配跟踪原子库对信号进行稀疏分解程序

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稀疏矩阵转置的c程序实现

稀疏矩阵转置的c程序实现:稀疏矩阵的大部分元素为0,该程序不保存元素0,节省了运行空间

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稀疏快速傅里叶变化(SFFT)

稀疏FFT,运算速度快,可用工程中,加快运算速度

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稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法

稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法,为博士论文中的代码实现

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常用的块稀疏压缩感知恢复算法(BOMP)

常用的块稀疏压缩感知恢复算法,主要以omp算法为主,包括BOMP

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统计学习和稀疏Lasso

统计学习的一门很好的pdf,主要是稀疏数据的处理和正则化

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稀疏分解图像去噪

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域,而噪声信息处在高频区域,从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪,而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示,近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型,其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息,将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典,同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限,通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法,该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项,用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

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矩阵的稀疏化处理SparsePOP

矩阵稀疏化处理 用于图像的稀疏化 与重建

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基于稀疏A*航迹规划算法

稀疏A*算法搜索航迹,:(1)航迹规划建模;(2)飞行器离 线航迹规划;(3)飞行器在线航迹规划;(4)基于进化计算的航迹规划方法;(5)飞行器多航迹规划;(6)多飞行器的协调航迹规划。

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稀疏滤波器

稀疏滤波器fir ,文档,提到了两个增长准则,方便他人的使用

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数据结构的一个实验,用C语言设计并实现一个一元稀疏多项式的简单计算器 输入并建立多项式输出多项式,序列按指数降序排列多项式A(x)和B(x)相加,并建立多项式A(x)+B(x)多项式A(x)和B(x)相减,并建立多项式A(x)-B(x),给定 x 的值,计算多项式。

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稀疏保持投影matlab代码

运用稀疏保持投影进行特征提取(已应用于人脸识别领域)

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