废话一箩筐,筐筐有心得 不小心养成了一个刷微博的习惯,主要还是关注一些前端人士,学习一些前端方面的知识,看到大家都有一些刷微博的小习惯.有的是转发一下,转发内容来一个标记(MARK).也有评论中标记为Mark的,这种完全不知道是干什么?不过有一个比较好的@我的印象笔记 不过,我不怎么喜欢使用这些小工具,因为怎么的我都不喜欢详细看,实际上这不是一个好习惯,我最常用的还是微博的收藏功能,最后找个时间再细看一下这些内容,今天就分享一篇收藏的内容.(吐槽一下:微博的某设备官方客户端真心不好用,主要是针对…
一个JS的日期格式化算法. 例子: <script> /** * Js日期格式化算法实例 * by www.jbxue.com */ function dateFormat(date, format) {  var o = {  "M+": date.getMonth() + 1, //month  "d+": date.getDate(), //day  "h+": date.getHours(), //hour  "m+…
SP的提出时间比CoSaMP提出时间稍晚一些,但和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的方法几乎是一样的.SP与CoSaMP主要区别在于“In each iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K vectors.”,即SP每次选择K个原子,而CoSaMP则选择2K个原子:这样带来的好处是“This makes the SP algorithm c…
主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较 一.SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求…
主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)…
转自:https://segmentfault.com/a/1190000002416071 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端的HTML5游戏.放在不同的移动端平台上进行测试后有了诡异的发现,有些手机的动画会“快”一点,有些手机的动画会“慢”一点,有些慢得还不是一两点. 通过查找资料发现,基于帧的算法(Frame-based)来实现动画会导致不同帧率的平台体验不一致,而基于时间(Time-based)的动画算法可以很好地改良这种情况,让不同帧率的情况下都能达到较为统一的速度上的体验. 本…
压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看…
分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 2.分段正交匹配追踪(S…
主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较 一.SP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…
主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃…