观测矩阵

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观测矩阵

: yycj.rar_信号重建_观测矩阵本文将深入探讨“信号重建_观测矩阵”这一主题，具体以MATLAB为工具，通过三种不同的观测矩阵来实现语音信号的重建，并对比分析其效果。首先，我们需要理解观测矩阵（Observation Matrix）的概念。在信号处理中，...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2022-07-14

: matlab观测矩阵.zip_leader24w_move1ps_伯努利-高斯_伯努利矩阵_观测矩阵 "matlab观测矩阵.zip_leader24w_move1ps_伯努利-高斯_伯努利矩阵_观测矩阵"这个文件标题暗示了我们正在讨论的是一个与Matlab相关的项目，它涉及特定类型的矩阵，包括伯努利-高斯混合模型和伯努利矩阵，以及可能的...
评级：5 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2022-09-24

: 最优观测矩阵的设计根据降低观测矩阵向量之间的非相干性，通过对观测矩阵进行收缩
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2013-04-01

: 1.zip_信号重构_矩阵优化_观测矩阵_观测矩阵优化_重构信号信号重构 观测矩阵优化增加信号的重构更加准确推进理论发展
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：87KB 上传时间：2022-07-15

: 基于压缩感知理论下的部分观测矩阵matlab代码实现.zip 在本资源中，“基于压缩感知理论下的部分观测矩阵matlab代码实现.zip”是一个与人工智能和MATLAB编程相关的压缩包，包含了一个名为“CS-matlab--main”的文件或目录。这个压缩包似乎提供了实现压缩感知（Compressive...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-03-12

: 程序_观测矩阵_软阈值迭代_不同观测矩阵_productionjgn_基于迭代软阈值算法要研究一个新的重建算法-迭代软阈值算法，该算法根据所要解决的问题而...包括信号的稀疏性表示、观测矩阵的设计和选择、信号的重建过程及效果，通过实验仿真的波形图，进而对其和原语音信号不同之处进行了分析与对比。
评级：5 浏览量：121 收藏量：1 资源大小：7KB 上传时间：2021-09-10

: 一种基于小波稀疏确定性简单二值观测矩阵的嵌入式视觉压缩传感实现方法由于传统的高斯矩阵、伯努利矩阵等观测矩阵在硬件上实现比较困难，观测矩阵的构建一直是压缩传感硬件实现的关键问题之一，因此，选择构建合适的观测矩阵，对于嵌入式视觉压缩传感的实现具有重要的意义。针对嵌入式...
评级：0 浏览量：120 收藏量：1 资源大小：2.49MB 上传时间：2021-02-05

: 基于改进m序列的压缩采样观测矩阵设计为了降低对嵌入式系统数据采集的硬件要求,提出了一种适用于模拟信号采集系统的压缩采样方法,为压缩感知观测矩阵提供了一种低功耗硬件实现方法。介绍了观测矩阵设计的相关要求,并提出了带压缩采样矩阵的高斯随机观测...
评级：0 浏览量：146 收藏量：0 资源大小：3.18MB 上传时间：2021-02-25

: 基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知推导了自适应压缩感知中的重构估算误差，研究了如何降低观测矩阵列向量之间的自相关性，分析了观测矩阵优化对压缩感知重构算法的影响。将观测矩阵优化与压缩感知自适应过程相结合，提出了基于观测矩阵优化的自适应...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：799KB 上传时间：2021-01-14

: 基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法 观测矩阵是压缩感知理论的重要研究内容,然而已有的观测矩阵没有与重构效果相关联,存在不稳定和重构精度低等缺陷.为了提高信号重构的效果,提出以高斯观测矩阵为基础,以重构误差为目标函数,采用标准蝙蝠算法对观测矩阵...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：186KB 上传时间：2021-01-13

: omp.zip_S-omp_T矩阵_omp_正交矩阵_观测矩阵简单的正交匹配追踪算法，应该都能看懂的。s-测量；T-观测矩阵；N-向量大小
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：741B 上传时间：2022-07-15

: 稀疏线性调频步进信号ISAR成像观测矩阵自适应优化方法但是，要在成像过程中仅使用少量观测数据来重构目标图像，需要一个有效的观测矩阵优化设计方法。 观测矩阵在这里起到了关键作用。它负责从多个角度捕捉目标的回波数据，这些数据随后被用来重构目标的图像。传统的...
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：669KB 上传时间：2021-03-12

: 论文研究-基于P-IFourier观测矩阵的宽带压缩感知方法.pdf 针对压缩感知理论在宽带频谱感知领域应用时重构精度差的问题，根据平稳信号在频域所表现出的稀疏特性，提出了一种基于P-IFourier（partial-inverse Fourier）观测矩阵的宽带压缩频谱感知方法。新方法首先将频谱感知...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：1.07MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-自适应梯度下降观测矩阵优化算法.pdf 基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量，结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想，提出了一种自适应梯度下降算法（adaptive gradient descent，AGD）。首先利用等角紧框架...
评级：0 浏览量：354 收藏量：2 资源大小：916KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-一种自适应观测矩阵下的信号重构算法.pdf 为提高压缩感知的性能，设计了一种自适应的稀疏观测矩阵，该观测矩阵由0和1组成。信号重构时，利用观测值的位置信息，避免了求解不定方程组，提高了重构速度。采用具有频域稀疏特性的深海隔水管受力参数作为仿真信号...
评级：0 浏览量：330 收藏量：0 资源大小：542KB 上传时间：2019-07-22

: 行业分类-设备装置-经验模态分解构造观测矩阵的方法.zip 本文将深入探讨EMD的构造观测矩阵的方法及其在行业分类中的应用。首先，我们要理解EMD的基本原理。EMD是一种非线性、非平稳信号分解技术，由Hilbert-Huang变换发展而来。它通过迭代自适应地将复杂信号分解为一系列...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：441KB 上传时间：2021-08-18

: 行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知本文是一篇关于语音信号处理的研究论文，主要探讨了基于行阶梯观测矩阵和对偶仿射尺度内点重构算法在语音压缩感知中的应用，并通过实验验证了该方法的有效性。在介绍知识点之前，首先需要了解几个关键术语和概念。 ...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：1.52MB 上传时间：2021-02-21

: 论文研究-K-L变换观测矩阵优化算法.pdf 观测矩阵的研究在压缩感知中尤为重要，其中观测矩阵的优化是观测矩阵研究中的关键问题之一。根据减小观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性达到优化观测矩阵的思想，提出了K-L变换观测矩阵优化算法。该算法利用原始信号...
评级：0 浏览量：160 收藏量：0 资源大小：764KB 上传时间：2019-09-06

: 行业分类-设备装置-一种基于非相关混沌观测矩阵的多媒体图像压缩方法.zip 标题中的“行业分类-设备装置-一种基于非相关混沌观测矩阵的多媒体图像压缩方法”揭示了这个主题涉及的是信息技术领域，特别是与图像处理和压缩技术相关的设备装置。这种压缩方法利用了非相关混沌观测矩阵的概念，这...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：497KB 上传时间：2021-09-03

: 一种自适应观测矩阵下的信号重构算法 (2011年) 为提高压缩感知的性能,设计了一种自适应的稀疏观测矩阵,该观测矩阵由0和1组成。信号重构时,利用观测值的位置信息,避免了求解不定方程组,提高了重构速度。采用具有频域稀疏特性的深海隔水管受力参数作为仿真信号,仿真...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：542KB 上传时间：2021-05-24

: 基于非相干准则的压缩感知观测矩阵设计的极大极小方法 (2011年) 针对固定的正交基,利用观测矩阵与稀疏基的非相干准则,研究确定性观测矩阵的设计问题。观测矩阵与稀疏基的相干性越小,压缩采样所需的观测个数就越少,包含原始信号的信息就越多,重构概率越高。根据观测矩阵与稀疏基的...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：629KB 上传时间：2021-05-21

: 论文研究-自适应加权t-SNE算法及其在脑网络状态观测矩阵降维中的应用研究.pdf 在高维脑网络状态观测矩阵中的降维实验结果表明，自适应加权t-SNE的降维聚类可视化效果优于其他降维算法，与传统t-SNE算法相比，聚类指标值DBI值平均降低了28.39%，DI值平均提高了161.84%，并且有效地消除了分散、...
评级：0 浏览量：245 收藏量：0 资源大小：1.38MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于t-SNE的脑网络状态观测矩阵降维方法研究.pdf 针对基于功能核磁共振重构的脑网络状态观测矩阵维数过高和无特征的特点，对其降维方法展开研究，给出了基于t-SNE的脑网络状态观测矩阵降维算法，并且利用Python实现了降维及可视化平台。实验结果表明，与目前主流的...
评级：0 浏览量：269 收藏量：0 资源大小：829KB 上传时间：2019-09-12

: 压缩感知中的几种常见测量矩阵的构造_matlab_测量矩阵_感知矩阵_压缩感知_ 理解并掌握伯努利矩阵、循环矩阵和部分傅里叶矩阵的构造与特性，对于深入研究压缩感知理论以及开发实际应用至关重要。通过学习和实践，我们可以灵活运用这些工具，解决实际工程问题，提升数据处理的效率和质量。
评级：5 浏览量：610 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-10-03

: 稀疏信号恢复的测量矩阵构造算法介绍了一种在压缩感知框架内的简单测量矩阵构造算法（MMCA）。在压缩感测中，测量矩阵和稀疏字典（基本）之间的较小相干性可以具有更好的信号重建性能。随机测量矩阵（例如，高斯矩阵）已被广泛使用，因为它们与...
评级：0 浏览量：286 收藏量：1 资源大小：2.7MB 上传时间：2021-04-26

: 协方差矩阵的几何解释1 协方差矩阵可以看作是将“白色数据”（即不相关数据）转换为观测数据的线性变换的结果。白色数据具有单位协方差矩阵，意味着所有变量都是独立的。通过特定的旋转和缩放矩阵，可以将白色数据转化为具有特定协方差结构...
评级：0 浏览量：605 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2022-08-03

: 观测器.zip 这通常涉及到线性矩阵不等式（LMI）优化问题或拉格朗日方程的解析解。降维状态观测器，又称为部分状态观测器，其目标是估计系统中一部分不可测但重要的状态变量。这类观测器适用于当系统规模庞大，且我们只需要...
评级：5 浏览量：520 收藏量：9 资源大小：5KB 上传时间：2019-06-27

: 基于矩阵分解的压缩感知算法研究改进的OMP算法，很大程度提高算法运行效率，想要在算法改进上研究的同志可以看看。
评级：4 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2013-06-07

: 可以用来计算压缩感知中测量矩阵和稀疏矩阵的RIP,稀疏矩阵的压缩存储方式有,matlab 在这个过程中，测量矩阵（Measurement Matrix）和稀疏矩阵（Sparse Matrix）扮演了关键角色。测量矩阵是压缩感知的核心，它的主要任务是将高维稀疏信号转换为低维测量。RIP，即Restricted Isometry Property（有...
评级：5 浏览量：369 收藏量：3 资源大小：2KB 上传时间：2021-09-10

: 矩阵编码的遗传算法针对遗传算法在求解矩阵运算的优化问题时,会出现编码过长或编码、解码复杂的现象。提出一种新的矩阵编码方式,同时也详细给出在矩阵编码下的交叉算子、变异算子和解码公式,可有效地解决编码过长和编码、解码复杂的...
评级：0 浏览量：1791 收藏量：4 资源大小：180KB 上传时间：2020-06-05

: 线性矩阵不等式的使用.docx 线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality，LMI）是一种常见的数学工具，用于描述矩阵的不等式关系。在控制理论、信号处理、优化理论等领域中，LMI 广泛应用于描述系统的稳定性、可达性、观测性等性质。 LMI 的...
评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：41KB 上传时间：2023-03-16

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评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：1.49MB 上传时间：2016-11-09

: CS理论中观测矩阵的设计遵循的UPP原则关于CS理论中观测矩阵设计，其中重要的一个原则是UUP，即一致不确定性原理。
评级：0 浏览量：144 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2010-04-17

: MATLAB实现状态观测器.pdf - **观测器增益矩阵L**：观测器增益矩阵是设计观测器时的一个关键参数，其选择决定了观测器的性能和稳定性。通过上述知识点的介绍，可以看出MATLAB在实现状态观测器设计方面的重要作用。它不仅提供了强大的工具...
评级：1 浏览量：5634 收藏量：8 资源大小：335KB 上传时间：2020-04-25

: jiangwei.zip_状态观测器 2. **状态观测器方程**：基于系统模型，构建Luenberger观察器或类似的观察器结构，包含观察器增益矩阵。 3. **仿真设置**：设置模拟时间、步长等参数，以便进行系统动态的数值仿真。 4. **性能指标**：可能会定义...
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: 疫情阶段四总体主题矩阵1 在统计分析中，它们可能表示不同变量的观测值。在疫情分析的背景下，这些数值可能与人口分布、感染率、治愈率、死亡率等相关，或者反映不同地区的防疫策略效果。矩阵的加减乘除以及更复杂的运算（如矩阵求逆、特征...
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: 基于对称三对角矩阵的宽带滤波调制光谱观测编码设计.docx 论文通过矩阵理论对光谱观测矩阵的适定性进行了深入探讨，发现随着矩阵规模的增大，对称三对角矩阵的条件数增长相对缓慢，这使得其在大规模光谱观测中仍能保持较好的稳定性。这意味着，即使在更大的数据集或更复杂的...
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