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循环神经网络

压缩感知高斯测量矩阵matlab,浅谈压缩感知(十七):测量矩阵之有限等距常数RIC的计算...

發(fā)布時間:2023/12/19 循环神经网络 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 压缩感知高斯测量矩阵matlab,浅谈压缩感知(十七):测量矩阵之有限等距常数RIC的计算... 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

有限等距常數(shù)(RestrictedIsometry Constant, RIC)是與有限等距性質(zhì)(Restricted IsometryProperty, RIP)緊密結(jié)合在一起的一個參數(shù)。

一、RIC定義:

在前面的一篇RIP文章中其實已經(jīng)提到了,這里在貼出該定義:

CS滿足條件:S階RIP性質(zhì)只要要求0

二、RIC計算:

RIC與特征值的關(guān)系:

三、MATLAB代碼

function y=RIPText(x,t)

% calculete the kth Restricted Isometry Constant of measurement matrix x.

% Modified on March 13th, .

% Reference: Wei Dai, Olgica Milenkovic. Subspace Pursuit for Compressive Sensing

% Signal Reconstruction. IEEE Trans. ona Information Theory. vol., no.,

% -. May,

%calculate the Restricted Isomentry Constant of matrix constructed by

%random n columns of the original matrix x.

%created by Li Bo in March 16th,

%Harbin Institute of Technolgy

n=size(x,);%the numbers of column of original matrix x

Num=:n;%create a row of numbers from one to n with iterval

Com=combntns(Num,t);% all the combination of the selected t columns from total n columns

ma=size(Com,);% the number of combinations

delta=zeros(,ma);% a vector used to store the restricted isometry constant candidate

for i=:ma

b=x(:,Com(i,:));% new matrix constructed by the t selected columns

e=eig(b'*b-eye(t));%calculate all the eigen values of matrix b'*b-eye(t)

delta(i)=(max(abs(e)));%select the largest absolute eigen value as restricted isomentry candidate

end

y=max(delta);% select the largest one as restricted isometry constant

用此代碼來驗證矩陣其實是不現(xiàn)實的,原因解釋如下,在程序運行過程中容易導致內(nèi)存不足等問題。

四、參考文章

淺談壓縮感知(二十四):壓縮感知重構(gòu)算法之子空間追蹤(SP)

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淺談壓縮感知(二十一):壓縮感知重構(gòu)算法之正交匹配追蹤(OMP)

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淺談壓縮感知(二十):OMP與壓縮感知

主要內(nèi)容: OMP在稀疏分解與壓縮感知中的異同 壓縮感知通過OMP重構(gòu)信號的唯一性 一.OMP在稀疏分解與壓縮感知中的異同 .稀疏分解要解決的問題是在冗余字典(超完備字典)A中選出k列,用這k列的線性 ...

淺談壓縮感知(七):常見測量矩陣的MATLAB實現(xiàn)

1.隨機高斯測量矩陣 function [ Phi ] = GaussMtx( M,N ) %GaussMtx Summary of this function goes here % Generat ...

淺談壓縮感知(十六):感知矩陣之RIP

在壓縮感知中,總是看到"矩陣滿足RIP"之類的字眼,沒錯,這是一個壓縮感知繞不開的術(shù)語,有限等距性質(zhì)(Restricted Isometry Property, RIP). 注意: ...

淺談壓縮感知(十五):感知矩陣之spark常數(shù)

在壓縮感知中,有一些用來評價感知矩陣(非測量矩陣)的指標,如常見的RIP等,除了RIP之外,spark常數(shù)也能夠用來衡量能否成為合適的感知矩陣. 0.相關(guān)概念與符號 1.零空間條件NULL Space ...

淺談壓縮感知(二十八):壓縮感知重構(gòu)算法之廣義正交匹配追蹤(gOMP)

主要內(nèi)容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB實現(xiàn) 一維信號的實驗與結(jié)果 稀疏度K與重構(gòu)成功概率關(guān)系的實驗與結(jié)果 一.gOMP的算法流程 廣義正交匹配追蹤(Generalized OMP, g ...

淺談壓縮感知(二十六):壓縮感知重構(gòu)算法之分段弱正交匹配追蹤(SWOMP)

主要內(nèi)容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB實現(xiàn) 一維信號的實驗與結(jié)果 門限參數(shù)a.測量數(shù)M與重構(gòu)成功概率關(guān)系的實驗與結(jié)果 SWOMP與StOMP性能比較 一.SWOMP的算法流程 分段 ...

淺談壓縮感知(二十五):壓縮感知重構(gòu)算法之分段正交匹配追蹤(StOMP)

主要內(nèi)容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB實現(xiàn) 一維信號的實驗與結(jié)果 門限參數(shù)Ts.測量數(shù)M與重構(gòu)成功概率關(guān)系的實驗與結(jié)果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追蹤(Stagewis ...

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的压缩感知高斯测量矩阵matlab,浅谈压缩感知(十七):测量矩阵之有限等距常数RIC的计算...的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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