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chenxin021

木虫 (正式写手)


[资源] 国外最为权威的压缩感知理论教程资料

1. Introduction to compressed sensing Mark A. Davenport, Marco F. Duarte, Yonina C. Eldar and Gitta Kutyniok;
2. Second generation sparse modeling: structured and collaborative signal analysis Alexey Castrodad, Ignacio Ramirez, Guillermo Sapiro, Pablo Sprechmann and Guoshen Yu;
3. Xampling: compressed sensing of analog signals Moshe Mishali and Yonina C. Eldar;
4. Sampling at the rate of innovation: theory and applications Jose Antonia Uriguen, Yonina C. Eldar, Pier Luigi Dragotta and Zvika Ben-Haim;
5. Introduction to the non-asymptotic analysis of random matrices Roman Vershynin;
6. Adaptive sensing for sparse recovery Jarvis Haupt and Robert Nowak;
7. Fundamental thresholds in compressed sensing: a high-dimensional geometry approach Weiyu Xu and Babak Hassibi;
8. Greedy algorithms for compressed sensing Thomas Blumensath, Michael E. Davies and Gabriel Rilling;
9. Graphical models concepts in compressed sensing Andrea Montanari;
10. Finding needles in compressed haystacks Robert Calderbank, Sina Jafarpour and Jeremy Kent;
11. Data separation by sparse representations Gitta Kutyniok;
12. Face recognition by sparse representation Arvind Ganesh, Andrew Wagner, Zihan Zhou, Allen Y. Yang, Yi Ma and John Wright.
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chenxin021

木虫 (正式写手)


引用回帖:
5楼: Originally posted by 木木04 at 2013-07-11 08:44:31
压缩感知的优点是啥?相较于特征值的算法

压缩感知的最大优点就是能大幅降低数据采集量,有效降低数据传输开销,并能在接收端高概率重构原始信号。特征值的算法或SVD分解一般只是针对矩阵的运算或降维等,与压缩感知比较的话,其复杂度及运算量还是比较高。
6楼2013-07-11 09:20:47
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查看全部 85 个回答

chenxin021

木虫 (正式写手)


当前关于压缩感知应用比较广泛,包括图像处理,视频传输,生物医学,信道估计等等均有应用。   其算法众多,利弊不同,希望大家有针对性的学习下载。欢迎学子们相互交流学习。
2楼2013-07-10 17:10:28
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jml506

铁杆木虫 (著名写手)


★★★★★ 五星级,优秀推荐

好东西,谢谢分享
4楼2013-07-11 06:17:06
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木木04

金虫 (正式写手)


★★★★★ 五星级,优秀推荐

压缩感知的优点是啥?相较于特征值的算法
5楼2013-07-11 08:44:31
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2013-07-10 21:46   回复  
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yinxzy8楼
2013-07-12 22:08   回复  
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2013-07-15 16:32   回复  
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kamazing11楼
2013-07-20 14:44   回复  
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xinruishui12楼
2013-07-20 17:57   回复  
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yuanshenwu13楼
2013-07-28 19:59   回复  
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