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流之源

铁虫 (初入文坛)

[交流] 压缩感知和稀疏表示有什么区别已有34人参与

压缩感知和稀疏表示有什么区别:
看啦很多论文之后,也是稀里糊涂,突然想到了这个问题;

如果相同,为什么不是同一个名称;如果不同,差异在何处;
求解》》
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sololee2010

木虫 (正式写手)

飞仔

★ ★ ★
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mze04532: 金币+2, 很详细,鼓励~ 2012-10-14 15:58:06
流之源: 回帖置顶 2012-10-18 14:29:33
小木虫: 金币+2, 帖子真精彩 2014-03-02 19:12:20
压缩感知只是借用稀疏表示为工具,来实现信号重构啊。  你要注意到CS的恢复矩阵A = Phi * Psi   和稀疏表示中字典D的区别。  多了一个测量矩阵Phi,这就是CS与稀疏表示的区别的地方。CS的关键是非相关测量,也就是Phi与Psi的关系,以及非相关测量,如何通过硬件在光域中实现。只要满足非相关测量,在重构信号时就可以采用稀疏表示的一些找系数的算法,例如OMP、GPSR来来实现重构了。 不过需要提醒的时,CS的重构不光是稀疏表示算法一种方法来完成,还有很多种方法。不同的应用领域,有不同的算法能够获得较好效果。希望对你有用。

» 本帖已获得的红花(最新10朵)

3楼2012-10-14 13:42:42
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

sololee2010

木虫 (正式写手)

飞仔


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
小木虫: 金币+2, 帖子真精彩 2014-12-09 09:29:27
引用回帖:
7楼: Originally posted by longliuly at 2012-10-15 09:57:25
请教一下,正交变换基有哪些?还有他们的具体表示形式是?...

正交变换基有许多,如果图像信号的话,常用的基是DCT基、正交小波基。正交小波基中在的CS文献中,常用的是Dauchies-4小波,这类小波变换,可在Rice大学的小波工具包中实现。关于具体表示形式,就是正变换为alpha = Psi * f, 反变换为f = Psi^(T)*alpha,正交矩阵的逆就是转置,这是常识。想要了解CS的基本原理,我建议您去看Baraniuk的综述文章《compressive sensing》,这是工程派CS的代表作。CS的名称就要三种,分别是compressed sensing、compressive sensing、compressive samping, 不要认为他们是同义词,他们各自有不同的观点。如果你要研究图像视频方面的CS应用,建议你看Fowler JE课题组的文章,这个课题组的文章非常实用,是入门级的文献,特别建议你们看他们2012年的综述文章。国内各个课题组不成组织,个人感觉靠点谱的,是燕山大学,练秋生组,不过太偏理论。我是赞同工程派CS观点的,主要偏图像视频方面的。希望对你有用。
12楼2012-10-18 20:41:43
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chenn_victor

铁杆木虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
压缩传感理论主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面.信号的稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时,可以将其看作原始信号的一种简洁表达.这是压缩传感的先验条件.在编码测量中,必须满
足约束等距性条件,最后, 运用重构算法重构原始信号.
4楼2012-10-14 16:16:58
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yishuipang

铁杆木虫 (职业作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
稀疏表示是基础,可以用来干很多事情。

[ Last edited by yishuipang on 2012-10-14 at 10:14 ]
VIP:VInterestingPaper
2楼2012-10-14 10:13:05
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longliuly

铁杆木虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
3楼: Originally posted by sololee2010 at 2012-10-14 13:42:42
压缩感知只是借用稀疏表示为工具,来实现信号重构啊。  你要注意到CS的恢复矩阵A = Phi * Psi   和稀疏表示中字典D的区别。  多了一个测量矩阵Phi,这就是CS与稀疏表示的区别的地方。CS的关键是非相关测量,也就是P ...

请教一下,正交变换基有哪些?还有他们的具体表示形式是?
喜欢的话,去做就行!
7楼2012-10-15 09:57:25
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diandiantjjq

银虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
送鲜花一朵
我最近也在思考这个问题,最初的时候,我觉得这两个东西的数学模型、目标函数都差不多,在求解过程中使用的算法也差不多,感觉区别在哪呢?压缩感知y = A*x,其中在求解目标函数过程中A是不动的,已知测量值y求,原始信号的稀疏解;而Y = D*x中,是要训练字典D,y是原始信号,x是对应的稀疏表示;
从上面稀疏表达和压缩感知的模型中,可以看出它们的核心问题是相通的,即在压缩测量y或原始信号y已知的情况下,结合预先定义的感知矩阵A或者字典A,利用L0,L1范数模型(可以是它们的融合,甚至可以加上L2范数[3]),求解到原始的稀疏信号x或者稀疏表达x,但是在压缩感知中,感知矩阵A一般是事先定义好的,可以取成高斯随机矩阵,或者是只有0和1的稀疏矩阵(binary sparse );也有人说压缩感知是稀疏表达的一个分支,具体是怎么理解的,也不知道是否正确。
27楼2013-01-17 20:44:59
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nmwhx001

铜虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
学习了  
引用如下,简单明了:
压缩传感理论主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面.信号的稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时,可以将其看作原始信号的一种简洁表达.这是压缩传感的先验条件.在编码测量中,必须满
足约束等距性条件,最后, 运用重构算法重构原始信号.
28楼2013-01-21 12:43:35
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普通回帖

伤心的浪子

银虫 (正式写手)


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楼上正解,看来高手如云!
幸福不在路上就在路的尽头
5楼2012-10-14 16:28:09
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longliuly

铁杆木虫 (正式写手)

高高手啊啊
喜欢的话,去做就行!
6楼2012-10-15 09:56:04
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longliuly

铁杆木虫 (正式写手)

引用回帖:
4楼: Originally posted by chenn_victor at 2012-10-14 16:16:58
压缩传感理论主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面.信号的稀疏表示就是将信号投影到正交变换基时,可以将其看作原始信号的一种简洁表达.这是压缩传感的先验条件.在编码测量中,必须满
足约束等距性 ...

请教一下,正交变换基有哪些?还有他们的具体表示形式是?
喜欢的话,去做就行!
8楼2012-10-15 09:57:40
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flyBBB

铁杆木虫 (著名写手)


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引用回帖:
8楼: Originally posted by longliuly at 2012-10-15 09:57:40
请教一下,正交变换基有哪些?还有他们的具体表示形式是?...

最常见的就是傅里叶级数
追求卓越,崇尚理性,务实严谨,崇尚高尚
9楼2012-10-16 12:18:29
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longliuly

铁杆木虫 (正式写手)

引用回帖:
9楼: Originally posted by flyBBB at 2012-10-16 12:18:29
最常见的就是傅里叶级数...

矩阵的形式是?!
喜欢的话,去做就行!
10楼2012-10-16 12:46:41
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