迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法…

主要内容: 1.IHT的算法流程 2.IHT的MATLAB实现 3.二维信号的实验与结果 4.加速的IHT算法实验与结果 一.IHT的算法流程 文献:T. Blumensath and M. Davies, "Iterative Hard Thresholding for Compressed Sensing," 2008. 基本思想:给定一个初始的X0,然后通过以下的阈值公式不断地迭代. 二.IHT的MATLAB实现 function hat_x=cs_iht(y,T_Mat,s_r…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第13篇文章,我们来看下Kmeans算法的优化. 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法,在算法的最后我们提出了一个问题:Kmeans算法虽然效果不错,但是每一次迭代都需要遍历全量的数据,一旦数据量过大,由于计算复杂度过大迭代的次数过多,会导致收敛速度非常慢. 想想看,如果我们是在面试当中遇到的这个问题,我们事先并不知道正解,我们应该怎么回答呢? 还是老套路,我们在回答问题之前,先来分析问题.问题是收…

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IHT(iterative hard thresholding )算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它具有算法简单的有点,且易于实现,在实际中应用较多.本文给出了IHT算法的python和matlab代码(本文给…

1.PageRank算法原理   2.基本数据准备 /** * numPages缺省15个测试页面 * * EDGES表示从一个pageId指向相连的另外一个pageId */ public class PageRankData { public static final Object[][] EDGES = { {1L, 2L}, {1L, 15L}, {2L, 3L}, {2L, 4L}, {2L, 5L}, {2L, 6L}, {2L, 7L}, {3L, 13L}, {4L, 2L},…

支持向量机 ( support vector machine, SVM ) 是使用超平面来对给定的 p 维向量进行分类的非概率二元线性分类器. 一.超平面 ( hyperplane ) 在一个p维的输入空间,超平面就是 \(p-1\) 维的子空间.比如:在一个二维输入的空间,超平面就是一维,也就是直线.用公式表示如下: \[b + w_{1}x_{11} + w_{2}x_{12}=0 \] 在一个三维的输入空间,超平面就是二维,也就是一个平面,公式表示如下: \[b + w_{1}x_{11}…

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =…

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在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一…