Ⅰ 多目标跟踪 kcf怎么设计程序
之前写过一些tracking的东西，把最近看的比较流量的算法写一下：个人觉得值得仔细研究的tracking算法包括： Mean-shift, Particle Filter, Ensemble Tracking TLD, 压缩感知跟踪，KCF Tracker及其改进 速度慢于50fps的跟踪算法就没有必要搞了，...
Ⅱ 我的毕业设计是：基于凸优化方法的压缩感知信号重建。 寻找相关资料及代码，谢谢
这个方面资料很多了，主流分为l1_magic程序包和SparseLab系列程序包，信号重建仅仅应用的话还是很简单的，去下资料看吧
Ⅲ 压缩感知高斯测量矩阵不能精确重构怎么办
观测矩阵的设计是压缩感知的关键部分,
针对随机高斯观测矩阵进行研究分析。
针对观测矩阵的设计原则,
对观测矩阵的不同部分设计不同的权值,
并且运用奇异值分解方法
Ⅳ 压缩感知在无线通信信号处理中有哪些办法
通信与信息系统专业与信号与信息处理专业区别
通信与信息系统专业
（）《移通信与线技术》 研究数字移通信通信系统系统模拟、址技术、数字调制解调技术、信道态指配技术、同步技术、用户检测技术、语音压缩技术、宽带媒体技术及射频技术研究各种数字微波通信、移通信卫星通信系统及WLAN、WMAN、ad-Roc网组、新技术及性能析并包括SDH技术述系统用编码、调制解调、同步与信令式、址及网络安全等技术研究与发
（二）《线数据与移计算网络》 研究线数据通信广域网、线局域网区域网线数字传输、媒质接入控制、线资源管理、移性管理、移媒体接入、线接入Internet、移IP、线IP、移计算网络等理论、协议、技术、实现及基于移计算网络各种应用本向研究现代移通信智能技术（智能线、智能传输、智能化通信协议智能网管系统等）
（三）《IP宽带网络技术》 研究宽带IP通信网QoS、流量工程合侦听；VoIP组网技术、通信协议控制技术；代网络软交换技术；SIP协议研究及应用发；B3G核网络技术；IP宽带接入城域网关键设备技术发；层交换技术、IP/ATM集技术MPLS技术；IP网络管理模型技术实现；移代理及其IP通信网应用
（四）《网络与应用技术》 研究宽带通信网结构、接口、协议、网络仿真设计技术；网络管理管理模型、接口标准、网管系统设计发；编程网络体系、软件系统发
（五）《通信信息系统信息安全》 研究与通信信息系统信息安全关理论技术主要包括数据加密密钥管理数字签名与身份认证网络安全计算机安全安全协议隐形技术智能卡安全等重点线通信网信息安全根据OSI协议网络各层发研究安全解决案达信、控、用
信号与信息处理专业
（）《现代通信智能信号处理技术》 本研究向现代信号处理基础研究提高通信与信息系统效性靠性各种智能处理技术及其移通信、媒体通信、宽带接入IP网应用目前侧重于研究新代线通信网络各种先进智能信号处理技术通信信号盲离、信道盲辨识与均衡、载波调制、用户检测、空-联合处理、信源-信道编码及网络环境各种自适应技术等
（二）《量信息技术》 研究量态信息载体信息处理与传输技术包括量纠错编码、量数据压缩、量隐形传态、量密码体系等关键技术与理论实现新代高性能计算机超高速、超容量通信信息系统具极其重要意义
（三）《线通信与信号处理技术》 本研究向研究ad hoc自组织网络、传器网络、超宽带（UWB）网络等新代线通信网络通信信号处理技术主要研究内容包括基于信号处理包接收盲处理技术基于粒(particle)滤波信道估计均衡技术基于信号处理媒体接入控制技术目标跟踪与信息融合技术及网络协议体系等
（四）《现代语音处理与通信技术》 语音类进行通信交往便快捷手段各种现代通信网络智能信号处理应用起着十重要作用本研究向研究语音信号数字压缩、识别、合增强技术基于语音智能化机接口技术面向IP网络实语音通信技术信息隐藏技术移通信语音数字处理及传输技术基于DSPs软件线电通信技术及各种网络环境音频、视频、数据、文字媒体处理及通信技术
（五）《现代信息理论与通信信号处理》 现代信息理论基础研究ATMIP网、移与通信、媒体通信、宽带接入网各种信号处理技术低延、低比特率、高质量语音编码、图像编码适用于第三代移通信纠错编码高效载波调制各种自适应处理技术等；确保实现二十世纪通信发展目标提高通信效性靠性核技术本向侧重于些技术应用基础研究
（六）《图像处理与媒体通信》 研究媒体信息特别图像信息处理、描述应用系统关键技术包括：①图像视频信号处理及压缩编码算研究应用系统设计实现；②基于IP视频传输技术业务环境；③移网及cable网数据与媒体通信；④基于xDSL宽带接入网技术；⑤图像数据库及影像网络技术；⑥三维图像处理、建模、显示析技术
（七）《信息网络与媒体技术》 进行信息网络及媒体技术应用基础研究同利用DSP、FPGA、CPLD等软硬件发平台着重研究发各种媒体终端包括①媒体信息压缩编码②信道编码（重点纠错编解码）③视频点播（VOD）与交互电视议电视、远程教/考试/医疗④视频驱系统⑤视音频信号编码压缩算研究及ASIC设计⑥宽带网络应用研究
源:
Ⅳ 如何在压缩感知中正确使用阈值迭代算法
如何在压缩感知中正确使用阈值迭代算法？ 测量[2]。重构算法是依据对信号的测量和问题的稀疏性重构原始信号的技术。上述过程可以描述为 如下数学模型：设s ∈ RN 为原始信号，该信号在某组基{ψi }N 下具有稀疏表示s = Ψx，其中Ψ = i=1 [ψ1 , ψ2 , . . . , ψN ]， = [x1 , x2 , . . . , xN ] ；给定测量矩阵Θ ∈ RM ×N ， Θ可得到信号s的观测值y， x 由 即 y = Θs = ΘΨx 其中Φ = ΘΨ ∈ RM ×N 称为传感矩阵， 为采样数；则从观测数据y来恢复未知的稀疏向量x， M 进而恢 复原始信号s的问题可建模为下述L0 问题: x∈RN min x 0 s.t. y = Φx (1.1) 这里 x 0 为x的非零分量的个数。显然L0 问题是一个组合优化问题（NP难问题[11]） 通常将其转化到 ， 一个稀疏优化问题求解： x∈RN min S(x) s.t. y = Φx (1.2) 这里S(x)是x的某个稀疏度量[16]，例如对给定的q ∈ (0, 1]，取S(x) = x q ，其中 x q 是x的q?准范 q 数。L0 问题（1.1）和稀疏优化问题(1.2)通常都纳入如下的正则化框架来加以研究： x∈RN min Cλ (x) y ? Φx 2 + P (x; λ) (1.3) 其中λ > 0为正则化参数， (x; λ)为罚函数。 P 不同的罚函数对应不同的压缩感知模型， 例如， (x; λ) = P 1/2 λ x 0 对应L0 问题； (x; λ) = λ x 1 对应L1 问题[8]， (x; λ) = λ x 1/2 对应L1/2 问题[9]， P P 等等。正则化 框架提供了压缩感知研究的一般模型。通常，我们要求罚函数P (x; λ)具有某些特别性质，例如，我们 假设： (i) 非负性： (x; λ) P 0, ?x ∈ RN ； c}有界； 0； (ii) 有界性：对任何正常数c， 集合{x : P (x; λ) (iii) 可分性： (x; λ) = P N i=1 λp(xi )， p(xi ) 且 (iv) 原点奇异性： (x; λ)在x = 0处不可导， P 但在其它点处处可导。 本文目的是：从正则化框架（1.3）出发，研究并回答以下有关压缩感知应用的四个基本问题：如 何从给定的罚函数导出压缩感知问题的阈值表示？如何根据阈值表示设计阈值迭代算法并建立其收 敛性理论？ 如何应用阈值迭代算法到压缩感知问题？ 如何针对不同特征的压缩传感问题选择不同形式 的阈值迭代算法？所获结论期望为压缩感知中如何正确使用阈值迭代算法提供理论依据。 2 阈值迭代算法与压缩传感 本节讨论前三个问题。作为预备， 我们首先简要介绍阈值函数与阈值迭代算法。 2.1 阈值函数 高效、 快速、 高精度的重构算法是压缩感知广泛应用的前提。 阈值迭代算法 Thresholding Iterative （ Algorithms）正是这样一类十分理想的压缩感知重构算法，它因迭代简单、可单分量处理、能有效 2 中国科学 第 40 卷 第 1 期 用于大规模高维问题而得到普遍推崇。Blumensath等[14]提出了求解近似L0 问题的Hard阈值迭代算 法， Daubechies等[15]提出了求解L1 问题的Soft阈值迭代算法， 徐宗本等[9, 10, 16]提出了求解L1/2 问题 的Half和Chalf阈值迭代算法。
Ⅵ 毕业设计--基于压缩感知的重构算法性能比较（贪婪算法和凸优化算法）求指导
于压缩感知的重构算法性能比较（贪婪算法和凸优化算
肯定
的
Ⅶ 毕业设计：压缩感知前端AIC硬件实现。求相关的文献和论文
荷花
Ⅷ 压缩感知的主要应用
认知无线电方向：宽带谱感知技术是认识无线电应用中一个难点和重点。它通过快速寻找监测频段中没有利用的无线频谱，从而为认知无线电用户提供频谱接入机会。传统的滤波器组的宽带检测需要大量的射频前端器件，并且不能灵活调整系统参数。普通的宽带接收电路要求很高的采样率，它给模数转换器带来挑战，并且获得的大量数据处理给数字信号处理器带来负担。针对宽带谱感知的难题，将压缩感知方法应用到宽带谱感知中：采用一个宽带数字电路，以较低的频谱获得欠采样的随机样本，然后在数字信号处理器中采用稀疏信号估计算法得到宽带谱感知结果。
信道编码：压缩传感理论中关于稀疏性、随机性和凸最优化的结论可以直接应用于设计快速误差校正编码, 这种编码方式在实时传输过程中不受误差的影响。在压缩编码过程中, 稀疏表示所需的基对于编码器可能是未知的. 然而在压缩传感编码过程中, 它只在译码和重构原信号时需要, 因此不需考虑它的结构, 所以可以用通用的编码策略进行编码. Haupt等通过实验表明如果图像是高度可压缩的或者SNR充分大, 即使测量过程存在噪声, 压缩传感方法仍可以准确重构图像。 波达方向估计：目标出现的角度在整个扫描空间来看，是极少数。波达方向估计问题在空间谱估计观点来看是一个欠定的线性逆问题。通过对角度个数的稀疏限制，可以完成压缩感知的波达方向估计。
波束形成：传统的 自适应波束形成因其高分辨率和抗干扰能力强等优点而被广泛采用。但同时它的高旁瓣水平和角度失匹配敏感度高问题将大大降低接收性能。为了改进Capon 波束形成的性能，这些通过稀疏波束图整形的方法限制波束图中阵列增益较大的元素个数，同时鼓励较大的阵列增益集中在波束主瓣中，从而达到降低旁瓣水平同时，提高主瓣中阵列增益水平，降低角度失匹配的影响。例如，最大主瓣旁瓣能量比，混合范数法，最小全变差。 运用压缩传感原理, RICE大学成功研制了单像素压缩数码照相机。 设计原理首先是通过光路系统将成像目标投影到一个数字微镜器件(DMD)上, 其反射光由透镜聚焦到单个光敏二极管上, 光敏二极管两端的电压值即为一个测量值y, 将此投影操作重复M次, 得到测量向量 , 然后用最小全变分算法构建的数字信号处理器重构原始图像。数字微镜器件由数字电压信号控制微镜片的机械运动以实现对入射光线的调整。 由于该相机直接获取的是M次随机线性测量值而不是获取原始信号的N(M，N)个像素值, 为低像素相机拍摄高质量图像提供了可能.。
压缩传感技术也可以应用于雷达成像领域, 与传统雷达成像技术相比压缩传感雷达成像实现了两个重要改进: 在接收端省去脉冲压缩匹配滤波器; 同时由于避开了对原始信号的直接采样, 降低了接收端对模数转换器件带宽的要求. 设计重点由传统的设计昂贵的接收端硬件转化为设计新颖的信号恢复算法, 从而简化了雷达成像系统。 生物传感中的传统DNA芯片能平行测量多个有机体, 但是只能识别有限种类的有机体, Sheikh等人运用压缩传感和群组检测原理设计的压缩传感DNA芯片克服了这个缺点。 压缩传感DNA芯片中的每个探测点都能识别一组目标, 从而明显减少了所需探测点数量. 此外基于生物体基因序列稀疏特性, Sheikh等人验证了可以通过置信传播的方法实现压缩传感DNA芯片中的信号重构。
