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压缩感知和稀疏表示有什么区别 已有34人参与
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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
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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
yishuipang
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2楼2012-10-14 10:13:05
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| 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。 |
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3楼2012-10-14 13:42:42
chenn_victor
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