一.简介 博客中发现有作者写的仿360的代码,觉得其中图片滑动的效果很有意思,特提取其中的代码.并加上类似mac的画面移动的动画效果. 二.详解 1.代码一:界面滑动(QWidget) (1)sliderpicture.h #ifndef SLIDERPICTURE_H #define SLIDERPICTURE_H #include <QApplication> #include <QWidget> #include <QPushButton> #include &l…

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较 一.SP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

主要内容: OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 压缩感知通过OMP重构信号的唯一性 一.OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 .稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,用这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以用表示为y=Aθ,求θ. .压缩感知重构要解决的问题是事先存在一个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ. A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ), y为M×…

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %…

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…

0.前言 这个系列基本上是一月一更到两月一更 今天写一篇关于static的,内含大量干货,做好准备 1.基础知识的回顾 1.1.内存的种类 一般来说,我们之前已经讲过的变量(或者说是内存)可以大体分为这样几种: 全局变量 局部变量,也称为自动变量 使用malloc分配的区域 常量.字符串字面量 这里回顾一下,在C++中,使用const声明的常量是不可改变的,也就是在编译期就确定下来了.因此,即使使用指针更改也不会实际修改到它的值.对于全局变量,const出的值和字符串字面量(即使用""…

主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较 一.SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求…

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…

主要内容: 傅里叶矩阵及其MATLAB实现 小波变换矩阵及其MATLAB实现  傅里叶矩阵及其MATLAB实现 傅里叶矩阵的定义:(来源: http://mathworld.wolfram.com/FourierMatrix.html) 傅里叶矩阵的MATLAB实现: dftmtx(N) is the N-by-N complex matrix of values around the unit-circle whose inner product with a column vector of…

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.gOMP的算法流程 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP…

主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)…

主要内容: ROMP的算法流程 ROMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.ROMP的算法流程 正则化正交匹配追踪ROMP算法流程与OMP的最大不同之处就在于从传感矩阵A中选择列向量的标准,OMP每次只选择与残差内积绝对值最大的那一列,而ROMP则是先选出内积绝对值最大的K列(若所有内积中不够K个非零值则将内积值非零的列全部选出),然后再从这K列中按正则化标准再选择一遍,即为本次迭代选出的列向量(一般并非只有一列).正则化标准意思是选择各列向量与…

这一节主要介绍一下压缩感知中的一种基于全变分正则化的重建算法——TVAL3. 主要内容: TVAL3概要 压缩感知方法 TVAL3算法 快速哈达玛变换 实验结果 总结 1.TVAL3概要 全称: Total variation Augmented Lagrangian Alternating Direction Algorithm 问题: 压缩感知.单像素相机 模型: 全变分正则化 Total Variation Regularization 方法: 增强拉格朗日Augmented Lagran…

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate…

关于MP.OMP的相关算法与收敛证明,可以参考:http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5047174.html,这里仅简单陈述算法流程及二者的不同之处. 主要内容: MP的算法流程及其MATLAB实现 OMP的算法流程以及MATLAB实现 MP与OMP的区别 施密特正交化与OMP的关系 一.MP(匹配追踪)的算法流程: 二.MP的MATLAB实现: % MP:匹配追踪算法 % dictionary: 超完备字典 % x: 待表示信号 % M = ; N = ; % P…

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…

1.随机高斯测量矩阵 function [ Phi ] = GaussMtx( M,N ) %GaussMtx Summary of this function goes here % Generate Bernoulli matrix % M -- RowNumber % N -- ColumnNumber % Phi -- The Gauss matrix %% Generate Gauss matrix Phi = randn(M,N); %Phi = Phi/sqrt(M); end 2…

主要内容: 1.IHT的算法流程 2.IHT的MATLAB实现 3.二维信号的实验与结果 4.加速的IHT算法实验与结果 一.IHT的算法流程 文献:T. Blumensath and M. Davies, "Iterative Hard Thresholding for Compressed Sensing," 2008. 基本思想:给定一个初始的X0,然后通过以下的阈值公式不断地迭代. 二.IHT的MATLAB实现 function hat_x=cs_iht(y,T_Mat,s_r…

主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃…

主要内容: FPC的算法流程 FPC的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 基于凸优化的重构算法 基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 一.FPC的算法 FPC,全称Fixed-Point Continuation,这里翻译为定点连续. 数学模型: 算法: 该算法在迭代过程中利用了收缩公式shrinkage(也称为软阈值soft thresholding),算法简单.优美. 迭代过程: (梯度) 合并一下,就得到了整个迭…

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信…

主要内容: SAMP的算法流程 SAMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.SAMP的算法流程 前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出.SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数. SAMP的算法流程: 二.SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)   三.一维信号…

一.简介 最近因项目需求,Qt程序一旦检测到错误,要重新启动,自己是每次关闭主窗口的所有子窗口但有些模态框会出现问题,因此从网上总结了一些知识点,以备以后的应用. 二.详解 1.Qt结构 int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MyWidget w; MyDialog dialog;                      //新建MyDialog类对象 if(dialog.exec()==QDialog::…

一.简介 最近因项目需求,Qt程序一旦检测到错误,要重新启动,自己是每次关闭主窗口的所有子窗口但有些模态框会出现问题,因此从网上总结了一些知识点,以备以后的应用. 二.详解 1.Qt结构 int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MyWidget w; MyDialog dialog;                      //新建MyDialog类对象 if(dialog.exec()==QDialog::…

上文介绍了Excel中的自定义函数(UDF ),它极大地扩展了Excel插件的功能,使得我们可以将业务逻辑以Excel函数的形式表示,并可以根据这些细粒度的自定义函数,构建各种复杂的分析报表. 普通的UDF自定义函数的基本执行逻辑是,Excel接受用户输入的函数表达式,然后通过UDF函数的处理逻辑进行处理,在处理过程中,Excel 的UI界面会一直等待函数体执行完成之后更新单元格数据.和大多数同步应用一样,同步的UDF函数会阻塞Excel UI线程,并且不方便动态扩展计算能力,在处理逻辑比较复杂…

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

requirejs + angular + angular-route 浅谈HTML5单页面架构 众所周知,现在移动Webapp越来越多,例如天猫.京东.国美这些都是很好的例子.而在Webapp中,又要数单页面架构体验最好,更像原生app.简单来说,单页面App不需要频繁切换网页,可以局部刷新,整个加载流畅度会好很多. 废话就不多说了,直接到正题吧,浅谈一下我自己理解的几种单页面架构: 1.requirejs+angular+angular-route(+zepto) 最后这个zepto可有可无…

浅谈状态压缩DP 本篇随笔简单讲解一下信息学奥林匹克竞赛中的状态压缩动态规划相关知识点.在算法竞赛中,状压\(DP\)是非常常见的动规类型.不仅如此,不仅是状压\(DP\),状压还是很多其他题目的处理技巧.所以掌握状压.掌握状压DP是十分重要的. 注:虽然自己写的也是状压DP的讲解.但还是凭良心推荐机房大佬@littleseven的状压博客,讲的真的是太详细了.强烈推荐! 链接Link: 浅谈状压DP 状态压缩的概念 来看一个问题. 相信大家都做过动态规划的背包问题,那么我们再来看一个跟背包很像…

本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/16384009 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 众所周知,GUI是游戏中不可缺少的元素,这篇文章中,我们首先了解了游戏GUI界面的知识与相关概念,然后一起设计了一个封装好GUI图形界面的C++类.这个类有着非常强的扩展性,使用也是极其方便,很适合二次开发. 先看一张实现的效果图吧:…