Jun, 2012

压缩感知中的概率重构：算法、相图和阈值实现矩阵

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TL;DR本论文详细介绍了一种新型的压缩感知策略，使用概率方法进行信号重建和最大化信号模型参数，并探讨了不同信号分布的相应相图的渐近分析及最佳重建性能。
发现论文，激发创造
  • 基于统计物理的压缩感知重建

    本文介绍了一种基于概率重构方法、信令传递算法、及结晶成核理论的、能够精确重构低采样率稀疏信号的压缩感知算法，并使用统计物理方法进行了分析和实验验证。

    Sep, 2011

  • 压缩感知的迭代硬阈值

    本文探讨压缩感知技术中的迭代硬阈值算法的理论分析，证明该算法具有近乎最优的误差保证、鲁棒性、最小的观察数、可用于任何可计算其算符和伴随算符的采样算子、线性问题大小的内存要求、迭代计算复杂度与测量算子或其伴随算子的应用次序相同、仅取决于信号信噪比的形式的对数的一种形式的迭代次数、性能保证仅取决于采样算子和信号稀疏性的特性。

    May, 2008

  • 结构化压缩感知：从理论到应用

    本文论述了在压缩感知中利用信号和测量结构进行体现的主题，并将理论与实践相结合，介绍了新的方向及与传统压缩感知的关系。

    Jun, 2011

  • 空间耦合和近似消息传递在信息理论上的最优压缩感知

    研究利用空间耦合思想提高部分非零测量下的压缩感知重建算法效率，使用近似信息传递算法分析该问题。证明该算法成功条件为欠采样率超过信号的（上）Rényi 信息维度，对于稀疏信号从 k (n)+o (n) 的测量重建信号，对于离散信号从 o (n) 的测量重建信号，但需要知道信号的经验分布。

    Dec, 2011

  • 基于深度学习的图像块压缩感知

    本文提出了一种基于块的压缩感知深度学习算法，通过完全连接网络进行块状线性感知和非线性重建，优化了感知矩阵和非线性重构算子，且在重构质量和计算时间方面优于现有技术。

    Jun, 2016

  • 压缩感知理论与应用

    介绍压缩感知的基本概念和应用，并总结了目前的研究现状。

    Mar, 2012

  • 基于统计力学的 1 比特压缩感知

    本文采用统计力学方法分析了基于 L1 范数的信号恢复方案在 1 比特压缩感知中的应用，发现该方案通常具有许多相似恢复准确度的局部最优解，并提出了借鉴空洞方法的近似恢复算法。数值实验表明，在非零元素密度相对较大的情况下，所提出的算法比已有方案具有更好的性能和更低的计算成本。

    Jan, 2013

  • 高斯混合模型的统计压缩感知

    本研究提出了基于统计压缩感知（SCS）的压缩感知（CS）新框架，探索了基于高斯模型的 SCS，对单高斯模型下的信号进行了深入探究，并介绍了用于 GMM 型的信号模型选择、解码的分段线性估算器，提出了最大后验期望最大化算法用于 GMM 型 - SCS 的解码过程。结果表明，与传统 CS 相比，GMM 型 - SCS 在图像感知应用中具有更低的计算成本且具有更好的结果。

    Jan, 2011

  • 基于模型的压缩感知

    本文提出了一种基于模型的压缩感知理论，提供了如何创建具有可证明性能保证的基于模型的恢复算法的具体指南，其中包括引入一类新的结构压缩信号以及一个新的充分条件来描述其恢复性能，命名为有限放大性质，这对应于传统压缩感知限制等比性的自然扩展。实验结果表明了这一新理论和算法的有效性和适用性。

    Aug, 2008

  • 用贝叶斯方法对一位压缩感知进行信号重建

    本文提出了一种贝叶斯方法来解决 1 比特压缩感知问题的信号重建，并使用统计力学分析了其性能。其中，利用信念传播算法进行信号重建的数值实验结果与理论分析结果一致。

    Jun, 2014