compressed sensing

This document provides various examples of basic compressed sensing using the MATLAB function linprog. The following examples demonstrate how to apply compressed sensing techniques to different types of signals: ECG Signal Compression K-sparse Signal Recovery Audio Signal Compression Encrypted Data Recovery Image Compression via L1 minimization Each section includes practical code examples, with step-by-step explanations to help you understand how to implement compressed sensing in different applications.

认知无线电中的频谱感知：要求、挑战与设计权衡 随着无线服务需求的不断增长以及新兴无线设备和应用的涌现，对无线电频谱的需求显著增加。然而，传统频谱管理方法非常僵化，每个运营商仅被授予在特定频率范围内独占运营的权利。这种模式导致了频谱资源分配上的极大不灵活性。 频谱感知的重要性 近期的测量显示，许可频谱实际上很少能在时间和空间上连续利用。这一现象表明，当前所感知的频谱稀缺问题主要源于低效的固定频率分配，而非物理上的频谱短缺。因此，监管机构开始探索一种全新的接入范式，允许次级（未授权）系统机会性地利用未使用的主级（授权）频带，这些未使用的频段通常被称为“空白频段”。 为保护主级系统免受次级用户干扰的影响，需要可靠地识别空白频段。为此目的，可以采用多种不同的方法，如表1所示： | 方法 | 描述 || --- | --- || 主级系统报告 | 主级系统负责监测其频段的使用情况，并向监管机构报告空白频段的信息。 || 数据库查询 | 次级用户通过查询数据库来确定可用的空白频段。该数据库包含有关频谱使用情况的实时信息。 || 地理定位技术 | 利用地理位置信息确定特定地点的空白频段。 || 认知无线电感知 | 次级用户自主检测并利用空白频段。这是重点关注的方法。 | 认知无线电中的频谱感知 认知无线电技术使无线通信设备能够感知环境，并根据环境的变化调整其操作参数。频谱感知是认知无线电的一个核心功能，它允许设备检测空白频段并在不干扰主级用户的情况下利用这些频段。实现频谱感知的关键在于准确且高效地检测空白频段，同时确保主级用户的通信质量不受影响。 监管要求 频谱感知必须满足一定的监管要求，包括但不限于：- 避免干扰：确保次级用户的操作不会对主级用户的通信造成有害干扰。- 动态适应：确保系统能够根据频谱的动态变化进行相应调整。

Non Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) 是一种用于最小化连续函数的高效多目标优化算法。在本实现中，NSGA-II 提供了容忍和计算成本低的特点，并且代码经过高度压缩，整个算法仅需一个文件：NSGAII.m。为了便于使用，提供了一个示例脚本 example.m 来帮助用户快速上手，并且代码有详细注释，便于理解。这一实现基于 Deb 等人的论文 (2002) “一种快速且精英的多目标遗传算法：NSGA-II”。

遥感数字图像处理使用MATLAB进行主成份分析及穗帽变换。

模糊C均值聚类算法可有效解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于MATLAB平台，采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类，并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明，基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别，取得了较好效果。

LibTiff lacks built-in algorithms for fast merging/splitting on IFD dimensions. For compressed Tiff files, decoding and re-encoding into memory is usually required for merging. However, IFDs within Tiff files are independently compressed, allowing for performance optimization by directly manipulating low-level operations without decoding or recompression steps. This tool utilizes this approach to provide functions such as TiffCountIfds for counting IFDs, TiffSplit for parallel splitting into multiple files, TiffMerge for sequentially merging multiple Tiff files into one, or appending to an existing Tiff.