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 %

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

//dic: 字典矩阵: //signal :待重构信号(一次只能重构一个信号,即一个向量) //min_residual: 最小残差 //sparsity:稀疏度 //coe:重构系数 //atom_index:字典原子选择序号 //返回最后的残差 float OMP( Mat& dic,Mat& signal,float min_residual,int sparsity,Mat& coe,vector<int>& atom_index) { ) { cou

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: 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

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)

分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.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. 1.StOMP重构算法流程: 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.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. 1.StOMP重构算法流程: 2.分段正交匹配追踪(S

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

图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个\[\sqrt{n} \times \sqrt{n}\]的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分解\(y\)后,得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户,可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本\(y = \mathbb{R}^n\)时,通过原子集合即字典\(\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)\)中少量元

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,由文献[1]提出,第1作者本硕为哈工大毕业,发表此论文时在Korea University攻读博士学位.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. 下图为论文中提出的算法伪代码流程: 1 gOMP重构算法流程 参考文献的代码如下所示: (1)构造K稀疏信号 % Gen

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. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看

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

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

追踪算法的原理:目标位置 - 当前位置 / 速度,即: dx = targetX - currentX / speed, dy = targetY - currentY / speed var getStep = function(iTarget, iNow) { var iStep = (iTarget - iNow) / this.speed; if (iStep == 0){ return 0; } if (Math.abs(iStep) < 1){ return (iStep > 0

奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1836    Accepted Submission(s): 798 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子.这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每

Kingdom of Obsession Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 49    Accepted Submission(s): 14 Problem Description There is a kindom of obsession, so people in this kingdom do things very

The Perfect StallHal Burch Farmer John completed his new barn just last week, complete with all the latest milking technology. Unfortunately, due to engineering problems, all the stalls in the new barn are different. For the first week, Farmer John r

转自:http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47658673 上一篇讲到了追踪算法的比较简单的形式,看上去比较假,因为AI控制的对象过于精确地跟踪目标.一种更自然的追踪方式可以这样做,使得跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢.如图所示: 这个算法的基本思路是这样的:假设AI控制的对象即追踪者有如下属性 1.Position:(tracker.x,tracker.y) 2.Velocity

KMP算法是通过分析模式字符串,预先计算每个位置发生不匹配的时候,所需GOTO的下一个比较位置,整理出来一个next数组,然后在上面的算法中使用. 本全局匹配KMP算法针对串的堆式存储数据结构 # define MAXSIZE 45 //固定next数组的长度 # define OK 1 # define ERROR 0 typedef int Status; //返回状态 //存放匹配字符串的位置 int indexArray[MAXSIZE] = {0}; //记录匹配字符串出现的次数 in

layout: post title: 训练指南 UVALive - 4043(二分图匹配 + KM算法) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - 二分图匹配 - 图论 - 训练指南 Ants UVALive - 4043 题意 给你n个白点和n个黑点的平面坐标,要求用n条不相交的线连起来,每条线段连一个白点和黑点,每个点连一条线,也就是匹配.让你输出第i个白点所对应的黑点. 思路 二分图完美匹配问题.但是题目