压缩感知的各种经典还原算法程序

资 源 简 介

压缩感知的各种经典还原算法程序

详 情 说 明

压缩感知的经典还原算法突破传统采样定理限制，通过稀疏表示和优化算法从少量观测值中重构信号。常见算法包括基追踪(BP)、匹配追踪(MP)和正交匹配追踪(OMP)，这些算法利用L1范数最小化实现稀疏信号重建。

泊松过程作为时间序列分析的基础模型，特别适用于描述随机到达事件。在通信系统和排队论中，泊松过程的离散时间仿真需要重点处理指数分布的时间间隔生成，以及事件计数的概率分布特性。

梅林变换作为时间序列分析的频域工具，与傅里叶变换形成互补。它在分析具有幂律特性的信号时表现出色，通过积分变换将时域信号转换为梅林域，便于检测信号中的尺度不变特征。

智能预测控制算法结合传统控制理论与机器学习，MATLAB实现时通常包含在线辨识模块和滚动优化模块。这类算法需要处理系统延迟、非线性等复杂特性，同时保证实时计算效率。

快速扩展随机树(RRT)算法是机器人路径规划的核心方法，通过随机采样和树结构扩展在复杂空间中快速找到可行路径。算法的MATLAB实现需要优化最近邻搜索和碰撞检测两个关键环节。