Matlab小波变换的系数和恢复问题有一个理论叫compressive sampling,说原始信号在某个基下面可以变成稀疏的,现在我用harr小波来做基.但是我不知道得到的非0系数的个数是怎么算的?在matlab里面有ap
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 19:43:10
Matlab小波变换的系数和恢复问题有一个理论叫compressive sampling,说原始信号在某个基下面可以变成稀疏的,现在我用harr小波来做基.但是我不知道得到的非0系数的个数是怎么算的?在matlab里面有ap
Matlab小波变换的系数和恢复问题
有一个理论叫compressive sampling,说原始信号在某个基下面可以变成稀疏的,现在我用harr小波来做基.但是我不知道得到的非0系数的个数是怎么算的?
在matlab里面有appcoef 和detcoef(C,L,1),貌似一个是低频系数,一个是高频系数,那总共的非0系数是多少个呢?
我想要的结果就大概是下面右图这个样子的,
另外就是问一下matlab里面的信号恢复问题,怎么做l1-liminization,从稀疏矩阵中恢复出原来的数据?
Matlab小波变换的系数和恢复问题有一个理论叫compressive sampling,说原始信号在某个基下面可以变成稀疏的,现在我用harr小波来做基.但是我不知道得到的非0系数的个数是怎么算的?在matlab里面有ap
CS是个好东西,首先非零个数可以直接用find, length( find(a~=0) ) 就是a中非零元素的个数.
求解1范数有工具包的,l1-magic.
你要得到右图,第一步需要把小波基写成矩阵Phi,假设要分解的信号是y, 利用l1magic 求解 y=A*Phi*x , A是测量矩阵,如果你只是想用小波分解y,A取1就好了. 得到的x才是稀疏的,否则直接小波分解,得到的系数一般不稀疏
多看看压缩感知的基础,l1magic 也可以适当了解他的用法,对你肯定有帮助