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压缩感知资料
- 三篇关于压缩感知的论文（英文）
基于压缩感知的二维雷达成像算法
- ：压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀 疏性分析，提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法， 方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2 维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证 了方案的有效性
压缩感知原理
- 介绍了压缩感知，Compressive Sensing的基本原理
压缩感知原理详解
- 压缩感知原理详解，初学者必看！！
压缩感知回顾展望
- 压缩感知回顾展望，电子学报2011年的一篇综述文章
DCS_SOMP 压缩感知的仿真算法
- 压缩感知的仿真算法，使用的是SOMP恢复算法。-Compressed sensing simulation algorithm, using SOMP recovery algorithm.
shawei
- 压缩传感引论(沙威博士)：压缩感知如门级文章，对正交匹配追踪算法进行了详细的阐述。-Compressed sensing cited theory (Savit Ph.D.): compressed sensing, such as gate-level article on the orthogonal matching pursuit algorithm in detail.
romp
- 图像处理，压缩感知中ROMP的代码实现。-Image processing, compression-aware in the ROMP of code to achieve.
Tutorial
- 压缩传感，压缩感知，压缩采样，稀疏表达，稀疏表示，的入门介绍，自己精心搜集的ppt，pdf资料，助你轻松入门-compressive sening compressed sensing
CandesRombergTao_revisedNov2005
- candes_tao的关于压缩感知的文章，英文版-Robust Uncertainty Principles: Exact Signal Reconstruction from Highly Incomplete Frequency Information
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- 将压缩感知的博士论文 将压缩感知的博士论文-compressing
compressive_sensing
- 压缩感知基本理论：回顾与展望。一篇2010年发表的关于压缩感知基本理论的介绍，很不错。-The basic theory of compressed sensing: Retrospect and Prospect. 2010, published an article on the introduction of the basic theory of compressed sensing, very good.
关于压缩感知的波束形成算法论文
- 本论文是关于压缩感知的波束形成算法介绍，压缩感知是一项新技术，具有很强的应用前景。和波束形成的结合具有创新性
基于压缩感知的单快拍波束形成
- 单块拍情况下的波束形成算法研究，文章采用的是圆阵，通过压缩感知，信号恢复率得到了很大的提高。
压缩感知理论及其研究进展
- 压缩感知入门文献综述 基本文献 压缩感知理论及其研究进展(Summary of introductory literature on compressed perception)
基于压縮感知的水声信号测向研究_袁锐
- 压缩感知方面的论文，感觉很好，有很多值得借鉴的地方(The thesis of compression perception is very good, and there are a lot of places to learn.)
压缩感知若干关键问题研究_姚世红
- 压缩感知的研究论文，感觉不错，有很多值得借鉴的地方(The research paper of compression perception is good, and there are a lot of places to learn.)
基于压缩感知的稀疏脉冲反射系数谱反演方法研究
- 基于压缩感知的稀疏脉冲反射系数谱反演方法研究(Research on sparse pulse reflection coefficient spectrum inversion method based on compressed sensing)
压缩感知
- 本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。(In this paper, DCT and FFT are used as sparse basis, Gauss random matrix and partial Hadamard matrix are used as measurement matrix, L1 norm and OMP are u