当前位置：
首页 资源下载
搜索资源 - sparse representation
搜索资源列表
-
1下载：
这是基于稀疏表示的图像重建，用来做图像去模糊或超分辨，绝对可以用-Sparse Representation for Image Restoration
-
-
0下载：
稀疏表示的零范数求解是一个组合爆炸问题，而一范数可以得到和零范数一样的近似解-Complete the solution of the sparse representation
-
-
0下载：
用于基于稀疏表示的图像超分辨研究很好的一个工具箱-Based on image sparse representation used for image super resolution research is a good tool kit
-
-
1下载：
经典的稀疏表示SRC算法，适合广大人脸识别的同学使用参考-The classic sparse representation SRC algorithm
-
-
1下载：
KSVD和MOD字典学习稀疏表示程序代码-KSVD, and MOD dictionary learning sparse representation of program code
-
-
0下载：
Tetrolet变换的原代码，一种稀疏表示的小波变换，由haar变换改进得到-Tetrolet transform the original code, a sparse representation of the wavelet transform, haar transform improved
-
-
2下载：
ksvd算法的代码，可以通过训练字典，从而实现对数据的稀疏表示。-ksvd algorithm code, through training dictionary in order to achieve the sparse representation of the data.
-
-
1下载：
omp算法，该编码通俗易懂，应用简单。用于求压缩感知中，在字典D已知的前提下，一个信号在该字典上的稀疏表示。-omp algorithm, and compressed sensing, sparse representation of a signal in the dictionary in the dictionary D known premise.
-
-
0下载：
SMALLbox，这个工具箱不仅用来比较各种稀疏表示的解法，而且把字典学习算法也融合了进去-SMALLbox, the toolbox not only be used to compare various sparse representation of the solution, and the dictionary learning algorithm also combines into
-
-
0下载：
压缩感知稀疏表示领域大牛M.Eland写的书，非常值得一看，主要是字典构造和稀疏表示方面的问题。-A great book form M.Eland ，one of the leaders in Compressed sensing and sparse representation field.It is worth to read.
-
-
0下载：
本文将稀疏表示用到人脸识别中，取得了较好的识别效果。重要的是特征维数要足够大，稀疏表示可以得到准确计算。-This article sparse representation used in face recognition and achieved good recognition effect. The important feature dimension is large enough, the sparse representation can be accurately calcul
-
-
0下载：
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为ILRS算法，对256*256的lena图处理，比较原图和IRLS算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
-
-
0下载：
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为OMP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和OMP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
-
-
1下载：
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为SP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和SP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix and
-
-
0下载：
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为ROMP算法，对256*256的lena图处理，比较原图和ROMP算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matr
-
-
2下载：
压缩感知 重构算法集合 包含：CoSaMP,GBP,IHT,IRLS,MP,OMP,SP-Reconstruction algorithms for sparse Representation of Compressed Sensing
-
-
0下载：
A filter bank structure that can deal effectively with piecewise smooth images with smooth contours, was proposed by Minh N Do and Martin Vetterli. The resulting image expansion is a directional multiresolution analysis framework composed of contour
-
-
2下载：
压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为SL0算法，对256*256的lena图处理，比较原图和SL0算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间
-Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
-
-
0下载：
基于稀疏表示的人脸识别算法，是核心算法的演示版本-Face recognition algorithm based on sparse representation is the demo version of the core algorithm
-
-
2下载：
稀疏表示，字典学习，KSVD算法，matlab版-Sparse representation dictionary learning, KSVD algorithm, matlab
-
«
1
2
3
4
5
6
78
9
10
11
12
...
21
»
