Ⅰ 多目標跟蹤 kcf怎麼設計程序
之前寫過一些tracking的東西，把最近看的比較流量的演算法寫一下：個人覺得值得仔細研究的tracking演算法包括： Mean-shift, Particle Filter, Ensemble Tracking TLD, 壓縮感知跟蹤，KCF Tracker及其改進 速度慢於50fps的跟蹤演算法就沒有必要搞了，...
Ⅱ 我的畢業設計是：基於凸優化方法的壓縮感知信號重建。 尋找相關資料及代碼，謝謝
這個方面資料很多了，主流分為l1_magic程序包和SparseLab系列程序包，信號重建僅僅應用的話還是很簡單的，去下資料看吧
Ⅲ 壓縮感知高斯測量矩陣不能精確重構怎麼辦
觀測矩陣的設計是壓縮感知的關鍵部分,
針對隨機高斯觀測矩陣進行研究分析。
針對觀測矩陣的設計原則,
對觀測矩陣的不同部分設計不同的權值,
並且運用奇異值分解方法
Ⅳ 壓縮感知在無線通信信號處理中有哪些辦法
通信與信息系統專業與信號與信息處理專業區別
通信與信息系統專業
（）《移通信與線技術》 研究數字移通信通信系統系統模擬、址技術、數字調制解調技術、信道態指配技術、同步技術、用戶檢測技術、語音壓縮技術、寬頻媒體技術及射頻技術研究各種數字微波通信、移通信衛星通信系統及WLAN、WMAN、ad-Roc網組、新技術及性能析並包括SDH技術述系統用編碼、調制解調、同步與信令式、址及網路安全等技術研究與發
（二）《線數據與移計算網路》 研究線數據通信廣域網、線區域網區域網線數字傳輸、媒質接入控制、線資源管理、移性管理、移媒體接入、線接入Internet、移IP、線IP、移計算網路等理論、協議、技術、實現及基於移計算網路各種應用本向研究現代移通信智能技術（智能線、智能傳輸、智能化通信協議智能網管系統等）
（三）《IP寬頻網路技術》 研究寬頻IP通信網QoS、流量工程合偵聽；VoIP組網技術、通信協議控制技術；代網路軟交換技術；SIP協議研究及應用發；B3G核網路技術；IP寬頻接入城域網關鍵設備技術發；層交換技術、IP/ATM集技術MPLS技術；IP網路管理模型技術實現；移代理及其IP通信網應用
（四）《網路與應用技術》 研究寬頻通信網結構、介面、協議、網路模擬設計技術；網路管理管理模型、介面標准、網管系統設計發；編程網路體系、軟體系統發
（五）《通信信息系統信息安全》 研究與通信信息系統信息安全關理論技術主要包括數據加密密鑰管理數字簽名與身份認證網路安全計算機安全安全協議隱形技術智能卡安全等重點線通信網信息安全根據OSI協議網路各層發研究安全解決案達信、控、用
信號與信息處理專業
（）《現代通信智能信號處理技術》 本研究向現代信號處理基礎研究提高通信與信息系統效性靠性各種智能處理技術及其移通信、媒體通信、寬頻接入IP網應用目前側重於研究新代線通信網路各種先進智能信號處理技術通信信號盲離、信道盲辨識與均衡、載波調制、用戶檢測、空-聯合處理、信源-信道編碼及網路環境各種自適應技術等
（二）《量信息技術》 研究量態信息載體信息處理與傳輸技術包括量糾錯編碼、量數據壓縮、量隱形傳態、量密碼體系等關鍵技術與理論實現新代高性能計算機超高速、超容量通信信息系統具極其重要意義
（三）《線通信與信號處理技術》 本研究向研究ad hoc自組織網路、傳器網路、超寬頻（UWB）網路等新代線通信網路通信信號處理技術主要研究內容包括基於信號處理包接收盲處理技術基於粒(particle)濾波信道估計均衡技術基於信號處理媒體接入控制技術目標跟蹤與信息融合技術及網路協議體系等
（四）《現代語音處理與通信技術》 語音類進行通信交往便快捷手段各種現代通信網路智能信號處理應用起著十重要作用本研究向研究語音信號數字壓縮、識別、合增強技術基於語音智能化機介面技術面向IP網路實語音通信技術信息隱藏技術移通信語音數字處理及傳輸技術基於DSPs軟體線電通信技術及各種網路環境音頻、視頻、數據、文字媒體處理及通信技術
（五）《現代信息理論與通信信號處理》 現代信息理論基礎研究ATMIP網、移與通信、媒體通信、寬頻接入網各種信號處理技術低延、低比特率、高質量語音編碼、圖像編碼適用於第三代移通信糾錯編碼高效載波調制各種自適應處理技術等；確保實現二十世紀通信發展目標提高通信效性靠性核技術本向側重於些技術應用基礎研究
（六）《圖像處理與媒體通信》 研究媒體信息特別圖像信息處理、描述應用系統關鍵技術包括：①圖像視頻信號處理及壓縮編碼算研究應用系統設計實現；②基於IP視頻傳輸技術業務環境；③移網及cable網數據與媒體通信；④基於xDSL寬頻接入網技術；⑤圖像資料庫及影像網路技術；⑥三維圖像處理、建模、顯示析技術
（七）《信息網路與媒體技術》 進行信息網路及媒體技術應用基礎研究同利用DSP、FPGA、CPLD等軟硬體發平台著重研究發各種媒體終端包括①媒體信息壓縮編碼②信道編碼（重點糾錯編解碼）③視頻點播（VOD）與交互電視議電視、遠程教/考試/醫療④視頻驅系統⑤視音頻信號編碼壓縮算研究及ASIC設計⑥寬頻網路應用研究
源:
Ⅳ 如何在壓縮感知中正確使用閾值迭代演算法
如何在壓縮感知中正確使用閾值迭代演算法？ 測量[2]。重構演算法是依據對信號的測量和問題的稀疏性重構原始信號的技術。上述過程可以描述為 如下數學模型：設s ∈ RN 為原始信號，該信號在某組基{ψi }N 下具有稀疏表示s = Ψx，其中Ψ = i=1 [ψ1 , ψ2 , . . . , ψN ]， = [x1 , x2 , . . . , xN ] ；給定測量矩陣Θ ∈ RM ×N ， Θ可得到信號s的觀測值y， x 由 即 y = Θs = ΘΨx 其中Φ = ΘΨ ∈ RM ×N 稱為感測矩陣， 為采樣數；則從觀測數據y來恢復未知的稀疏向量x， M 進而恢 復原始信號s的問題可建模為下述L0 問題: x∈RN min x 0 s.t. y = Φx (1.1) 這里 x 0 為x的非零分量的個數。顯然L0 問題是一個組合優化問題（NP難問題[11]） 通常將其轉化到 ， 一個稀疏優化問題求解： x∈RN min S(x) s.t. y = Φx (1.2) 這里S(x)是x的某個稀疏度量[16]，例如對給定的q ∈ (0, 1]，取S(x) = x q ，其中 x q 是x的q?准范 q 數。L0 問題（1.1）和稀疏優化問題(1.2)通常都納入如下的正則化框架來加以研究： x∈RN min Cλ (x) y ? Φx 2 + P (x; λ) (1.3) 其中λ > 0為正則化參數， (x; λ)為罰函數。 P 不同的罰函數對應不同的壓縮感知模型， 例如， (x; λ) = P 1/2 λ x 0 對應L0 問題； (x; λ) = λ x 1 對應L1 問題[8]， (x; λ) = λ x 1/2 對應L1/2 問題[9]， P P 等等。正則化 框架提供了壓縮感知研究的一般模型。通常，我們要求罰函數P (x; λ)具有某些特別性質，例如，我們 假設： (i) 非負性： (x; λ) P 0, ?x ∈ RN ； c}有界； 0； (ii) 有界性：對任何正常數c， 集合{x : P (x; λ) (iii) 可分性： (x; λ) = P N i=1 λp(xi )， p(xi ) 且 (iv) 原點奇異性： (x; λ)在x = 0處不可導， P 但在其它點處處可導。 本文目的是：從正則化框架（1.3）出發，研究並回答以下有關壓縮感知應用的四個基本問題：如 何從給定的罰函數導出壓縮感知問題的閾值表示？如何根據閾值表示設計閾值迭代演算法並建立其收 斂性理論？ 如何應用閾值迭代演算法到壓縮感知問題？ 如何針對不同特徵的壓縮感測問題選擇不同形式 的閾值迭代演算法？所獲結論期望為壓縮感知中如何正確使用閾值迭代演算法提供理論依據。 2 閾值迭代演算法與壓縮感測 本節討論前三個問題。作為預備， 我們首先簡要介紹閾值函數與閾值迭代演算法。 2.1 閾值函數 高效、 快速、 高精度的重構演算法是壓縮感知廣泛應用的前提。 閾值迭代演算法 Thresholding Iterative （ Algorithms）正是這樣一類十分理想的壓縮感知重構演算法，它因迭代簡單、可單分量處理、能有效 2 中國科學 第 40 卷 第 1 期 用於大規模高維問題而得到普遍推崇。Blumensath等[14]提出了求解近似L0 問題的Hard閾值迭代算 法， Daubechies等[15]提出了求解L1 問題的Soft閾值迭代演算法， 徐宗本等[9, 10, 16]提出了求解L1/2 問題 的Half和Chalf閾值迭代演算法。
Ⅵ 畢業設計--基於壓縮感知的重構演算法性能比較（貪婪演算法和凸優化演算法）求指導
於壓縮感知的重構演算法性能比較（貪婪演算法和凸優化算
肯定
的
Ⅶ 畢業設計：壓縮感知前端AIC硬體實現。求相關的文獻和論文
荷花
Ⅷ 壓縮感知的主要應用
認知無線電方向：寬頻譜感知技術是認識無線電應用中一個難點和重點。它通過快速尋找監測頻段中沒有利用的無線頻譜，從而為認知無線電用戶提供頻譜接入機會。傳統的濾波器組的寬頻檢測需要大量的射頻前端器件，並且不能靈活調整系統參數。普通的寬頻接收電路要求很高的采樣率，它給模數轉換器帶來挑戰，並且獲得的大量數據處理給數字信號處理器帶來負擔。針對寬頻譜感知的難題，將壓縮感知方法應用到寬頻譜感知中：採用一個寬頻數字電路，以較低的頻譜獲得欠采樣的隨機樣本，然後在數字信號處理器中採用稀疏信號估計演算法得到寬頻譜感知結果。
信道編碼：壓縮感測理論中關於稀疏性、隨機性和凸最優化的結論可以直接應用於設計快速誤差校正編碼, 這種編碼方式在實時傳輸過程中不受誤差的影響。在壓縮編碼過程中, 稀疏表示所需的基對於編碼器可能是未知的. 然而在壓縮感測編碼過程中, 它只在解碼和重構原信號時需要, 因此不需考慮它的結構, 所以可以用通用的編碼策略進行編碼. Haupt等通過實驗表明如果圖像是高度可壓縮的或者SNR充分大, 即使測量過程存在雜訊, 壓縮感測方法仍可以准確重構圖像。 波達方向估計：目標出現的角度在整個掃描空間來看，是極少數。波達方向估計問題在空間譜估計觀點來看是一個欠定的線性逆問題。通過對角度個數的稀疏限制，可以完成壓縮感知的波達方向估計。
波束形成：傳統的 自適應波束形成因其高解析度和抗干擾能力強等優點而被廣泛採用。但同時它的高旁瓣水平和角度失匹配敏感度高問題將大大降低接收性能。為了改進Capon 波束形成的性能，這些通過稀疏波束圖整形的方法限制波束圖中陣列增益較大的元素個數，同時鼓勵較大的陣列增益集中在波束主瓣中，從而達到降低旁瓣水平同時，提高主瓣中陣列增益水平，降低角度失匹配的影響。例如，最大主瓣旁瓣能量比，混合范數法，最小全變差。 運用壓縮感測原理, RICE大學成功研製了單像素壓縮數碼照相機。 設計原理首先是通過光路系統將成像目標投影到一個數字微鏡器件(DMD)上, 其反射光由透鏡聚焦到單個光敏二極體上, 光敏二極體兩端的電壓值即為一個測量值y, 將此投影操作重復M次, 得到測量向量 , 然後用最小全變分演算法構建的數字信號處理器重構原始圖像。數字微鏡器件由數字電壓信號控制微鏡片的機械運動以實現對入射光線的調整。 由於該相機直接獲取的是M次隨機線性測量值而不是獲取原始信號的N(M，N)個像素值, 為低像素相機拍攝高質量圖像提供了可能.。
壓縮感測技術也可以應用於雷達成像領域, 與傳統雷達成像技術相比壓縮感測雷達成像實現了兩個重要改進: 在接收端省去脈沖壓縮匹配濾波器; 同時由於避開了對原始信號的直接采樣, 降低了接收端對模數轉換器件帶寬的要求. 設計重點由傳統的設計昂貴的接收端硬體轉化為設計新穎的信號恢復演算法, 從而簡化了雷達成像系統。 生物感測中的傳統DNA晶元能平行測量多個有機體, 但是只能識別有限種類的有機體, Sheikh等人運用壓縮感測和群組檢測原理設計的壓縮感測DNA晶元克服了這個缺點。 壓縮感測DNA晶元中的每個探測點都能識別一組目標, 從而明顯減少了所需探測點數量. 此外基於生物體基因序列稀疏特性, Sheikh等人驗證了可以通過置信傳播的方法實現壓縮感測DNA晶元中的信號重構。
