编号：D420
大小：2.8M
环境：Matlab2020B
简介：《一种基于迁移学习的感知矩阵优化方法》；《An optimization method of sensing matrix based on transfer learning》
摘要：压缩感知中提高信号重构精度的关键问题是设计有效的感知矩阵。本文提出基于迁移学习的感知矩阵优化方法。首先通过迁移学习更新稀疏表示系数，将固定稀疏基转换为自适应的稀疏基。其次根据稀基与测量矩阵的乘积构造一个Gram矩阵，通过特征分解最小化其非对角线元素，减小Gram矩阵的全局相干性，从而实现原始信号的精确重建 。
文件结构
data 包含测试数据。
Exmple 测试实例，可直接运行。
OptMatrixMethod 包含四种测量矩阵的优化算法
RecoverAlgorithm 压缩感知的恢复算法，用的是OMP 算法。
Src 包含一些其它辅助文件
运行展示
run Example1.m
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 基于Matlab迁移学习的感知矩阵优化方法
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