贝叶斯压缩感知
如何理解压缩感知(compressive sensing)?
感觉ISTA-Net 这篇论文是紧贴着近端梯度下降算法与压缩感知理论展开的，解释性很强。文章首先介绍了求逆...
贝叶斯压缩感知和稀疏贝叶斯学习有什么不同?
然后在2008年左右，压缩感知如日中天，Ji Shihao在压缩感知的语境下重新表述了SBL，并将其称为BCS。所以...
压缩感知和深度学习的关系?
随着信号理论的发展，`Candes`等提出了压缩感知理论，其打破了奈奎斯特采样定理中采样率的带宽限制条件...
压缩感知理论基本介绍
即，在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全采样一样的效果。【嵌牛鼻子】压缩感知，欠采样，稀疏恢复 【嵌牛提问】压缩...
请问压缩感知(尤其是贝叶斯压缩感知)可以恢复非平滑的...
也可以吧，做出来冲击成分还是很明显的就是噪声变多了。
故障诊断中要实现对实时电机振动数据的压缩 能对旋转...
可以采用贝叶斯小波树结构压缩感知重构算法，根 据小波树结构统计特性，构建一个分层贝叶斯压缩感知先验模型...
压缩感知的公式中为什么要引入逆协方差矩阵,P - 1,R - 1为...
看这个形式是吉泽洪夫正则化，等价于贝叶斯的最大后验估计。第一个是y各维度的加权，第二个是参数各...
用压缩感知做doa时,用什么算法可以提高在低信噪比时的...
如果是强调低信噪比的话，基于稀疏贝叶斯学习(SBL)类的方法是值得研究的，具体文章可以参考国科大的一篇...
2022年了,知识追踪 (Knowledge tracing)有哪些创新性...
2）通过压缩感知算法将高维稀疏的输入数据进行压缩到低维空间（ log2Mlog2M log2Mlog2M ）中。
小波分析这种信号处理方法是不是过时了 ,对于含有噪声...
最小二乘谱分解法等；后者主要有EMD，CEEMD，希尔伯特黄变换（HHT），压缩感知等。最近几年比较新的是...