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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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diandiantjjq
银虫 (小有名气)
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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
yishuipang
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2楼2012-10-14 10:13:05
sololee2010
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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
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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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4楼2012-10-14 16:16:58
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