基于压缩感知理论的部分观测矩阵matlab代码实现

这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法，简单易懂，有助于深入理解该算法的原理与应用。

心电数据压缩新思路：挖掘结构信息，提升压缩效率 压缩感知算法为心电数据压缩提供了新的思路。不同于传统方法，压缩感知算法能够利用心电数据自身的结构信息，实现更高的压缩率和精度。 挖掘数据结构，突破传统瓶颈 传统压缩算法往往忽略了数据的内在结构，而压缩感知算法则通过构建能够反映心电数据结构信息的稀疏字典，更好地捕捉数据的变化规律。 MIT-BIH数据库验证，性能表现优异 在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，相比于传统压缩算法，基于压缩感知的算法在均方根误差和压缩率上均展现出显著优势。

OMP算法的基本思想是从字典矩阵D（也称为过完备原子库）中选择与信号y最匹配的原子（即某列），构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影，得到下一步的信号残差。随后，继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和，加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量，即可得到残差。

利用Matlab编写的封装好的霍夫曼压缩编码及其对应的解压缩编码，可直接用于数据的高效压缩。

本研究探讨了将贝叶斯思想融入压缩感知(CS)理论的最新进展。BCS理论为CS重构建立了贝叶斯框架，通过统计视角解决传统CS理论中的信号重构问题。

医学图像压缩感知matlab

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

基于关键帧的分布式压缩感知边信息提取方法及MATLAB实现 本代码实现利用视频压缩感知中的前后关键帧图片生成边信息，包含两种方法： 帧插值方法: 利用前后关键帧对当前帧进行插值，获取估计帧作为边信息。 前向估计方法: 利用前一关键帧以及运动向量预测当前帧，获取预测帧作为边信息。 代码包含详细的注释，方便用户理解和使用。

压缩感知图像MATLAB代码[IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2016]（），第449-458页。项目页面：介绍：ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法，可从压缩感测（CS）随机测量中重建图像。在中，我们展示了在各种测量速率下，相对于最新的迭代CS重建算法，重建结果（在PSNR和时间复杂度方面）均得到了显着改善。提供的代码有助于重现中介绍的某些结果。引文（BibTex）：如果您正在使用此代码，请引用以下论文。@InProceedings{Kulkarni_2016_CVPR，作者= {Kulkarni，Kuldeep和Lohit，Suhas和Turaga，Pavan和Kerviche，Ronan和Ashok，Amit}，title = {ReconNet：Non-Iterative Reconstruction of Images From Compressively Sensed Measurements}，booktitle = {The IEEE Conference o