压缩感知

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。

这份压缩感知OMP算法源码，简洁易懂，专为初学者打造，助你轻松理解算法精髓，快速上手实践。

医学图像压缩感知matlab

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。

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。

这是一个提供学习参考的Matlab项目资料，涵盖了基于压缩感知理论的部分观测矩阵代码实现。

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

该文档探讨了基于贝叶斯小波的图像压缩感知方法。

确定性序列如Golay序列、Golay互补序列、Legendre序列、zadoff-chu序列、m序列和扩展多相序列等被应用于构建卷积感测矩阵。主要在“demo_real_Official.m”和“demo_real_official_1.m”中演示了matlab代码，包括各种重建算法如omp、Samp、CoSaMp、子空间追踪、sbhe和RecPF求解。详细内容可参考论文：K. Li，L. Gan和C. Ling，“使用确定性序列的卷积压缩感知”，IEEE Trans. 信号处理，第61卷，第3期，第740-752页，2013年。