在压缩感知中,有一些用来评价感知矩阵(非测量矩阵)的指标,如常见的RIP等,除了RIP之外,spark常数也能够用来衡量能否成为合适的感知矩阵. 0.相关概念与符号 1.零空间条件NULL Space Condition 在介绍spark之前,先考虑一下感知矩阵的零空间. 这里从矩阵的零空间来考虑测量矩阵需满足的条件:对于K稀疏的信号x,当且仅当测量矩阵的零空间与2K个基向量张成的线性空间没有交集,或者说零空间中的向量不在2K个基向量张成的线性空间中. 上述描述的性质似乎有点难懂,那么与之等价的

参考博客:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/44565647 压缩感知测量矩阵之有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP) >定义    不同的文献对RIP定义的表达不同,详细可参考博客中的定义,在这里选取一种自己比较能理解的定义,如下所示:    !!!重点,RIP是对哪一个矩阵的约束?    在没参考这篇博客之前,阅读了师兄的论文,之前一直以为是对观测矩阵的约束,然而事实是RIP是对传感矩阵的约束,

有限等距常数(RestrictedIsometry Constant, RIC)是与有限等距性质(Restricted IsometryProperty, RIP)紧密结合在一起的一个参数. 一.RIC定义: 在前面的一篇RIP文章中其实已经提到了,这里在贴出该定义: CS满足条件:S阶RIP性质只要要求0<δS<1就可以了,而RIC是指满足RIP的最小δS. 二.RIC计算: RIC与特征值的关系: 三.MATLAB代码 function y=RIPText(x,t) % calculete

把左边固定,看右边,要求线不相交,编号满足单调性,其实是LIS的等价表述. (如果编号是乱的也可以把它有序化就像Uva 10635 Prince and Princess那样 O(nlogn) #include<cstdio> #include<iostream> #include<string> #include<cstring> #include<queue> #include<vector> #include<stack&

总结一下最近看的压缩感知(Compressed Sensiong)的内容. 它是在采样过程中完成了数据压缩的过程. 一. 将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号,必然要经过采样的过程.问题在于,应该用多大的采样频率,即采样点应该多密多疏,才能完整保留原始信号中的信息呢? 奈奎斯特给出了答案——信号最高频率的两倍.一直以来,奈奎斯特采样定律被视为数字信号处理领域的金科玉律. 为什么是两倍?因为时域以τ为间隔进行采样,频域会以1/τ为周期发生周期延拓.那么如果采样频率低于两倍的信号最高频率,信号在

在压缩感知中,总是看到"矩阵满足RIP"之类的字眼,没错,这是一个压缩感知绕不开的术语,有限等距性质(Restricted Isometry Property, RIP). 注意:RIP性质针对的同样是感知矩阵而非测量矩阵. 0.相关概念与符号 1.RIP定义 中文版: 英文版: 概括: (RIP)矩阵满足2K阶RIP保证了能够把任意一个K稀疏信号θK映射为唯一的y,也就是说要想通过压缩观测y恢复K稀疏信号θK,必须保证传感矩阵满足2K阶RIP,满足2K阶RIP的矩阵任意2K列线性无关

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

图灵奠基AI的力作“Computing  machinery and intelligence”全文译完,摘自http://blog.sciencenet.cn/blog-2322490-1122667.html,如有侵权及时联系我,我会第一时间删除. 计算机器与智能 目录 1,模仿游戏 2,对新问题的评价 3,游戏中的机器 4,数字计算机 5,数字计算机的通用性 6,主要问题的对立观点 7,学习机器 1,模仿游戏 我建议考虑这样一个问题:“机器能思考吗?”要回答这个问题,需先给出术语“机器”和

List of mathematical abbreviations From Wikipedia, the free encyclopedia 数学缩写列表 维基百科,自由的百科全书 This article is a listing of abbreviated names of mathematical functions, function-like operators and other mathematical terminology. 这篇文章是一个数学函数,类似于函数的操作符和其

一直没注意这方面的内容,想来这也算是基础了,就写了这个笔记. 首先java的通配符共有三种----先别紧张,现在只是粗略的过一下,看不看其实无所谓 类型 介绍 <?> 无限定通配符,等价于 <? extends Object> <? extends Number> 上限通配符,表示参数类型只能是 Number 或是 Number 的子类. <? super Number> 下限通配符,表示参数类型只能是 Number 或是 Number 的父类. 然后再让我

一.技术不难.意识很难 有些东西的东西的实现,难的不是原料.技术:而是想不到,或者说意识不到. 例如下面这个简单而又神奇的魔术: 是吧.搞通了,才发现,哦~原来这么回事,很简单的嘛,我也可以实现的!其实,简单吗?不简单,很难,难在你想不到这个魔术idea, 虽然看上去实现很简单. 同样的,在CSS布局的世界里,也有类似的情况.有些东西并不是实现有多难,而是想不到.意识不到. 记住,重要的是意识. 二.简单的开胃菜-装饰元素可缺省 花里胡哨的东西在靠谱的网站已不常见,因此,要找个很纯粹的装饰性元素

度娘定义:在数学理论中的序理论与组合数学中,Dilworth定理根据序列划分的最小数量的链描述了任何有限偏序集的宽度.其名称取自数学家Robert P. Dilworth. 反链是一种偏序集,其任意两个元素不可比:而链则是一种任意两个元素可比的偏序集.Dilworth定理说明,存在一个反链A与一个将序列划分为链族P的划分,使得划分中链的数量等于集合A的基数.当存在这种情况时,对任何至多能包含来自P中每一个成员一个元素的反链,A一定是此序列中的最大反链.同样地,对于任何最少包含A中的每一个元素的一

相关例题:NOIP 1999导弹拦截 遇到这题不会去网上搜Dilworth定理,太难受了,看不懂证明 但是,我知道怎么使用了,管那么多,会用就完事了 学习自这篇文章 -1.为什么我不想学证明这个定理 Dilworth定理 在数学理论中的序理论与组合数学中,Dilworth定理根据序列划分的最小数量的链描述了任何有限偏序集的宽度.其名称取自数学家Robert P. Dilworth. 定理内容 编辑 反链是一种偏序集,其任意两个元素不可比:而链则是一种任意两个元素可比的偏序集.Dilworth定理

LIS问题 什么是LIS? 百度百科 最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence,LIS),在计算机科学上是指一个序列中最长的单调递增的子序列. 怎么求LIS? O(n^2)做法 具体做法是用两个for,状态转移方程为f[i]=max(f[i],f[j]+1)其中f数组为这个位置的LIS长度,然后用max找一下最长LIS即可 代码 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<i;j++) if(a[j]<a[i]) f[i]=

题面 Dilworth定理:在数学理论中的序理论与组合数学中,Dilworth定理根据序列划分的最小数量的链描述了任何有限偏序集的宽度. 反链是一种偏序集,其任意两个元素不可比:而链则是一种任意两个元素可比的偏序集.Dilworth定理说明,存在一个反链A与一个将序列划分为链族P的划分,使得划分中链的数量等于集合A的基数.当存在这种情况时,对任何至多能包含来自P中每一个成员一个元素的反链,A一定是此序列中的最大反链.同样地,对于任何最少包含A中的每一个元素的一个链的划分,P也一定是序列可以划分出

目录 SVD专题1 算子的奇异值分解--矩阵形式的推导 前言 Preface 几点说明 预备知识 Prerequisite 1.1 极分解 Polar Decomposition 1.2 等距同构 Unitary Operator 1.2.1 什么是等距同构 1.2.2 等距同构的刻画 重要补充:正规算子与复谱定理 1.2.3 等距同构的描述 1.3 正算子 Positive Operator 1.3.1 什么是正算子 1.3.2 正算子的刻画 补:算子的平方根 1.3.3 正算子的描述 奇异值

一.前面的话 在动笔之前,一直很纠结到底要不要继续完成这个工具,因为上次给它码代码还是一年多之前的事情,参考自己动手写工具----XSmartNote [Beta 2.0],这篇博文里,很多园友提出了宝贵的意见.最后决定吸收园友的建议把这个工具重构一下.首先给它换了个名 称,XSmartNote.因为各种自身的原因,并没有完成这个工具的基本功能,只是实现了基本的框架.最近有点时间就搞了一下,权当做打下基础.本来想用B/S结构来重新搞一下,毕竟园子里有很多大牛都是专注于ASP.NET MVC,但仔

本文目录如下: 零.寒暄 一.事件的分类 二.事件代理 2.1 问题引出 2.2 什么是事件代理 2.3 完整示例 二.事件代理 三.事件代理思想的用处 四.总结 零.寒暄 这篇博客本该出现在两个月以前,但是种种原因,搁浅了.两个月的时间,改变了许多人也改变了许多事,回头看看自己两个月前写的代码,居然有很多可笑之处,这也算是一种成长吧.实习的几个月里,全身心的投入工作,效率奇高,同时,离开学校的这段日子让我充分感受了这个社会的残酷.好酒需陈酿,来的早不如来的巧,今天跟大家分享下javascrip

一.摘要 最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能. b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能. 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理. 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影. 数据稀疏:稀疏编码+ 压缩感知 GIST1M数据集2.55G,这个是专门做最近邻检索的. 二.绪论 2.1 课题背景 最近邻检索的主要问题是如何建立高效索引. 数据集是

<化简复杂逻辑,编写紧凑的if条件语句>已经得出了跳.等.飞.异常的各自条件,方便起见这里重新贴一下. 立即跃迁:!a && b && d 等待跃迁:!a && b && !d 飞往星区:!b && c || a && c 抛出异常:a && !c || !b && !c 这四个条件已经是“全集”了,或起来等于True. 按照跳.等.飞.异常的顺序写if-else i

---恢复内容开始--- 错误1 安卓的机制决定了只有UI线程(也就是主线程)才能更新UI界面 否则会导致UI界面混乱的问题 这就说明了在new Thread中直接showImage是会报“出现非主线程更新界面”的错误 错误2 尝试在一次点击事件中多次更新UI界面    或者   妄想在死循环中一直更新UI界面,会导致UI堵塞,如下图所示 错误3 这里正解是通过Android的Handler机制,在Runnable 中持续跟新UI,但是想用死循环在Runnable中的run 方法里持续显示,会出