稀疏表示的数学本质就是稀疏正规化约束下的信号分解。它可以通过最小数量的系数尽可能更多的描述信号的能量。不同类型的信号，图像在不同变换下系数的分布会不同。稀疏化的结果具有最少系数( 最稀疏)的表示是最简单的, 也是我们认为最优的一种表示方法。
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2018-04-25 11:33:37
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稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-06-26 09:41:00
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2015-02-06 10:15:00
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稀疏表示是近期几年处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-08-31 12:51:00
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1.什么是稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见，任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩
稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-08-07 19:41:00
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目前已有很多方法和技术用于构造分类模型，如决策树、神经网络、贝叶斯方法、Fisher线性分析(Fld)以及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。基于超完备字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论，其采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数，为信号自适应的稀疏扩展提供了极大的灵活性。稀疏分解可以实现数据压缩的高效性，更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉信
一、前言稀疏表示是自上世纪90年代开始，从人眼的视觉感受野获得启示，逐渐被人们所研究。现在已经发展为一种重要的信息表示方法。所谓稀疏表示是指，一个信号在过完备字典中，可以由少数个原子线性表达，其数学模型可以表达如下：这个数学模型解算是一个NP-hard问题，也就是说只能通过穷举去获得最优解，其时间复杂度很大，几乎无法获得其精确的解算。在这种情况下，我们常用贪婪算法去获得该模型的次最优解。本文介绍一
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2023-07-28 15:59:17
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稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以
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2024-02-05 07:14:55
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稀疏表示和字典学习的简单理解特征分类稀疏表示字典学习 特征分类相关特征：对当前有用的属性冗余特征：所包含的信息有时能从其他特征中推演出来。如若某个冗余特征恰好对应了学习任务所需“中间概念”，有时可以降低学习任务的难度。稀疏表示稀疏性：数据集D对应的矩阵中存在很多零元素，且并不是以整列、整行的形式存在。稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。寻找一个系数矩阵A（KN）以
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2024-01-29 05:39:19
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稀疏表示（Sparse Representations）是一种在机器学习和信号处理领域经常使用的方法，它可以有效地表示高维数据。稀疏表示广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域，在实际应用中具有很高的价值和意义。本文将介绍稀疏表示的原理、应用以及在Python中如何实现稀疏表示。
## 1. 稀疏表示原理
稀疏表示是一种基于字典学习的方法，其核心思想是通过线性组合来表示高维数据。假设我
原创
2024-01-27 07:22:16
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1.稀疏学习学什么稀疏学习的任务主要是有稀疏编码、字典学习。关于稀疏信号的定义，这里给出4种形式：严格k稀疏信号，可压缩信号、稀疏基下的稀疏信号、稀疏基下的可压缩信号（1）严格k稀疏信号：考虑一个有限长信号x属于Rn，如果x至多有k个非零元素，即||x||0≤k，则称信号x为严格k稀疏信号，（2）可压缩信号：如果信号可以用一个k稀疏向量来近似表示，则称这样的信号为可压缩信号。（3）稀疏基下的稀疏信
稀疏表示是过去近20年来处理界一个非常引人关注的研究领域，众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。稀疏表示的目
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2018-05-19 07:46:00
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含义：找一个系数矩阵A以及一个字典矩阵B，使得B*A尽可能还原X，且A尽可能稀疏， 则A就是X的稀疏表示（将一个大矩阵变成两个小矩阵，达到压缩）（稀疏矩阵可以看做是特征表示）应用：广泛应用于图像处理，模式识别和机器视觉目的：从已有的字典中选择具有代表性的原子来表示输入图像，字典通常会是一个过完备的，所以编码后得到的向量通常只有少数几个元素是为零
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2023-11-29 00:17:02
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一、稀疏向量与稀疏表示1、信号的稀疏表示：使用少量基本信号的线性组合表示一目标信号。2、稀疏向量（sparse vector）或者稀疏矩阵（sparse matrix）：一个含有大多数零元素的向量或者矩阵。二、稀疏矩阵方程求解本博客介绍正交匹配追踪算法OMP(orthogonal matching pursuit)。基本思想：不是针对某个代价函数进行最小化，而是考虑迭代地构造一个稀疏解X：只使用
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2023-12-20 17:22:32
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简介 数学变换会追求所谓稀疏表示(sparse representation），即如何通过最小数量的系数尽可能更多的描述信号的能量。不同类型的信号，其在不同变换下系数的分布会不同。 信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁
压缩感知的基本思想稀疏重构条件：压缩感知的基本思想是：只要信号是稀疏或可压缩的，则可用一个测量矩阵在低维空间上表示这个高维信号，然后通过求解一个优化问题就能近似地重构出信号。稀疏表示、编码测量和稀疏重构是压缩感知理论的三个重要组成部分其中，稀疏重构，即由观测向量重构稀疏信号的过程，是压缩感知理论的核心。应用稀疏重构对人造目标进行稀疏成像可以极大地提高成像结果的分辨率。压缩感知理论指出，信号或图像精
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2024-01-31 04:45:46
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谨以此文献给我最好的朋友我有一个十分好学的朋友，一起度过了三年的大学时光（大二认识的），最终他选择了工作，我继续读书。最近他很想了解我最近在搞的东西，在此，就发一片博客来简单说明一下自己最近研究的稀疏表示算法。因为本人能力有限，我会尽自己最大的努力将稀疏表示算法讲的清楚简单。此外，博客中避免不了会有一些差错，希望各位大佬理解。正文稀疏表示（Sparse Representation）也叫作稀疏编码
Group based Sparse Representation for Image Restoration 这篇文章里面讲了解决L0范数问题，这个过程激发了对凸优化问题的关注 首先是 hard thresholding& soft thresholding " 硬阈值(Hard Threshol
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2017-04-04 19:13:00
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从稀疏表示到低秩表示（二）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca...
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2015-06-19 18:35:00
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