图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个\[\sqrt{n} \times \sqrt{n}\]的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分解\(y\)后,得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户,可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本\(y = \mathbb{R}^n\)时,通过原子集合即字典\(\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)\)中少量元

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

主要内容: ROMP的算法流程 ROMP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.ROMP的算法流程 正则化正交匹配追踪ROMP算法流程与OMP的最大不同之处就在于从传感矩阵A中选择列向量的标准,OMP每次只选择与残差内积绝对值最大的那一列,而ROMP则是先选出内积绝对值最大的K列(若所有内积中不够K个非零值则将内积值非零的列全部选出),然后再从这K列中按正则化标准再选择一遍,即为本次迭代选出的列向量(一般并非只有一列).正则化标准意思是选择各列向量与

主要内容: SAMP的算法流程 SAMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.SAMP的算法流程 前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出.SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数. SAMP的算法流程: 二.SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)   三.一维信号

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

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.gOMP的算法流程 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP

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)

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: OMP的算法流程 OMP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 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %

广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广,由文献[1]提出,第1作者本硕为哈工大毕业,发表此论文时在Korea University攻读博士学位.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为“简单地选择”是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. 下图为论文中提出的算法伪代码流程: 1 gOMP重构算法流程 参考文献的代码如下所示: (1)构造K稀疏信号 % Gen

一.MP算法介绍 MP 算法(Morris-Pratt算法)是一种快速串匹配算法,它是詹姆斯·莫里斯(James Morris)和沃恩·普莱特(Vaughan Pratt)在1970年提出的一种快速匹配算法,这个算法对 BF 算法的改进很大,主要体现在匹配失败时,目标指针不用回溯,而是利用已经得到的"部分匹配"结果,将模式向右"滑动"若干位置后继续比较,避免了频繁回溯,普遍提高了匹配的工作效率,因此又被称为不回溯的字符串搜索算法. 假设有目标串T(t₀,t₁,t₂,

题意:给N个容器,每个容器里有一定数目的珍珠,现在Jerry开始在管子上面再放一些珍珠,放上的珍珠数必须是K的倍数,可以不放.最后将容器排序,如果可以做到第i个容器上面有i个珍珠,则Jerry胜出,反之Tom胜出. 思路:数据比较小,所以我是水过的,模拟过程 + 贪心就能过.但正解是二分图匹配,之前没接触过. 二分图匹配:解释一下第二组样例,k = 2; 从左向右,每一个能够匹配 i 的(a),就去掉 i 周围其他的边,然后再也去掉a能指向的边,计算一下共有几个能匹配的,如果是n,则Jerry胜

字符串匹配是字符串的一种基本操作:给定一个长度为 M 的文本和一个长度为 N 的模式串,在文本中找到一个和该模式相符的子字符串,并返回该字字符串在文本中的位置. KMP 算法,全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法,以三个发明者命名,开头的那个K就是著名科学家 Donald Knuth .KMP 算法的关键是求 next 数组.next 数组的长度为模式串的长度.next 数组中每个值代表模式串中当前字符前面的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀. Boyer-Moore 算法在实际应

主要内容: 1.MP算法 2.OMP算法 3.OMP算法的matlab实现 4.OMP在压缩感知和人脸识别的应用 一.MP(Matching Pursuits)与OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法 内容:稀疏信号的表示(字典.稀疏系数).MP算法.MP算法的缺点.OMP.OMP的实现 参考文章:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 二.OMP的matlab实现 %A-稀疏系数矩阵%D-字典/测量矩阵

[CSWS2014 Summer School]互联网广告中的匹配和排序算法-蒋龙(上) Fig19,用到了矩阵,这个我没有听太明白,蒋博士也没有详细说明.不过可以明确的一点就是,我们常说的K-means.聚类等技术都是有实际应用价值的,而且我们日常就在使用. Fig20,这个定向广告,就更加接近推荐系统了,根据用户的特征,来投放特定的广告,这样回报率会高一点. Fig21,这里定向方式,也就是一些特征,可以利用用户的人口属性.地理位置.上网的行为等等.这个重定向,其实大家每天都在接受着重定向广

Rain on your Parade Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 655350/165535 K (Java/Others)Total Submission(s): 2154    Accepted Submission(s): 662 Problem Description You’re giving a party in the garden of your villa by the sea. The pa

引言 字符串的模式匹配是一种经常使用的操作. 模式匹配(pattern matching),简单讲就是在文本(text,或者说母串str)中寻找一给定的模式(pattern).通常文本都非常大.而模式则比較短小.典型的样例如文本编辑和DNA分析. 在进行文本编辑时,文本一般是一段话或一篇文章,而模式则经常是一个单词.若是对某个指定单词进行替换操作,则要在整篇文章中进行匹配,效率要求肯定是非常高的. 模式匹配的朴素算法 最简单也最easy想到的是朴素匹配.何为朴素匹配,简单讲就是把模式串跟母串从左

//dic: 字典矩阵: //signal :待重构信号(一次只能重构一个信号,即一个向量) //min_residual: 最小残差 //sparsity:稀疏度 //coe:重构系数 //atom_index:字典原子选择序号 //返回最后的残差 float OMP( Mat& dic,Mat& signal,float min_residual,int sparsity,Mat& coe,vector<int>& atom_index) { ) { cou