贝叶斯压缩感知以及分布式贝叶斯压缩感知的算法实现，很好的范例

文件列表：
├文件夹1：[BCS_CODE]
│  ├文件夹1：[bcs_ver0.1]
│  │  ├文件夹1：[BCS_demo]
│  │  │  ├(1)approx_results.mat
│  │  │  ├(2)BCS_fast_rvm.m
│  │  │  ├(3)Fig2.m
│  │  │  ├(4)Fig4_ab.m
│  │  │  ├(5)l1qc_logbarrier.m
│  │  │  ├(6)l1qc_newton.m
│  │  │  ├(7)multi_approx_measures.m
│  │  │  ├(8)multi_optimized_measures.m
│  │  │  ├(9)multi_random_measures.m
│  │  │  ├(10)optimized_results.mat
│  │  │  ├(11)random_results.mat
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹2：[l1magic]
│  │  │  ├文件夹1：[Data]
│  │  │  │  ├(1)boats.mat
│  │  │  │  ├(2)camera.mat
│  │  │  │  ├(3)RandomStates.mat
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(1)l1dantzig_example.m
│  │  │  ├(2)l1decode_example.m
│  │  │  ├(3)l1eq_example.m
│  │  │  ├(4)l1qc_example.m
│  │  │  ├文件夹2：[Measurements]
│  │  │  │  ├(1)At_f.m
│  │  │  │  ├(2)At_fhp.m
│  │  │  │  ├(3)A_f.m
│  │  │  │  ├(4)A_fhp.m
│  │  │  │  ├(5)LineMask.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹3：[Notes]
│  │  │  │  ├文件夹1：[Figs]
│  │  │  │  │  ├文件夹1：[CVS]
│  │  │  │  │  │  ├(1)Entries
│  │  │  │  │  │  ├(2)Repository
│  │  │  │  │  │  ├(3)Root
│  │  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  │  ├(1)l1eqexample_minl2.eps
│  │  │  │  │  ├(2)l1eqexample_minl2.pdf
│  │  │  │  │  ├(3)l1eqexample_recovered.eps
│  │  │  │  │  ├(4)l1eqexample_recovered.pdf
│  │  │  │  │  ├(5)l1eqexample_signal.eps
│  │  │  │  │  ├(6)l1eqexample_signal.pdf
│  │  │  │  │  ├(7)phantom_backproj.eps
│  │  │  │  │  ├(8)phantom_backproj.pdf
│  │  │  │  │  ├(9)phantom_orig.eps
│  │  │  │  │  ├(10)phantom_orig.pdf
│  │  │  │  │  ├(11)phantom_sampling.eps
│  │  │  │  │  ├(12)phantom_sampling.pdf
│  │  │  │  │  ├(13)phantom_tv.eps
│  │  │  │  │  ├(14)phantom_tv.pdf
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├(1)l1magic.bib
│  │  │  │  ├(2)l1magic_notes.aux
│  │  │  │  ├(3)l1magic_notes.bbl
│  │  │  │  ├(4)l1magic_notes.blg
│  │  │  │  ├(5)l1magic_notes.log
│  │  │  │  ├(6)l1magic_notes.pdf
│  │  │  │  ├(7)l1magic_notes.tex
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹4：[Optimization]
│  │  │  │  ├(1)cgsolve.m
│  │  │  │  ├(2)l1dantzig_pd.m
│  │  │  │  ├(3)l1decode_pd.m
│  │  │  │  ├(4)l1eq_pd.m
│  │  │  │  ├(5)l1qc_logbarrier.m
│  │  │  │  ├(6)l1qc_newton.m
│  │  │  │  ├(7)tvdantzig_logbarrier.m
│  │  │  │  ├(8)tvdantzig_newton.m
│  │  │  │  ├(9)tveq_logbarrier.m
│  │  │  │  ├(10)tveq_newton.m
│  │  │  │  ├(11)tvqc_logbarrier.m
│  │  │  │  ├(12)tvqc_newton.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(5)README
│  │  │  ├(6)tvdantzig_example.m
│  │  │  ├(7)tveq_example.m
│  │  │  ├(8)tveq_phantom_example.m
│  │  │  ├(9)tvqc_example.m
│  │  │  ├(10)tvqc_quantization_example.m
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹3：[MT_CS_demo]
│  │  │  ├(1)Fig2.m
│  │  │  ├(2)Fig3.m
│  │  │  ├(3)mt_CS.m
│  │  │  ├(4)multi_results_25.mat
│  │  │  ├(5)multi_results_50.mat
│  │  │  ├(6)multi_results_75.mat
│  │  │  ├(7)multi_runs_25.m
│  │  │  ├(8)multi_runs_50.m
│  │  │  ├(9)multi_runs_75.m
│  │  │  └█
│  │  ├(1)README.txt
│  │  ├文件夹4：[__MACOSX]
│  │  │  ├文件夹1：[l1magic]
│  │  │  │  ├文件夹1：[Data]
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹2：[Measurements]
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹3：[Notes]
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹4：[Optimization]
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  └█
│  │  │  └█
│  │  └█
│  └█
└█

运行例图：



贝叶斯压缩感知以及分布式贝叶斯压缩感知的算法实现，很好的范例.zip (1.43 MB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

2023-11-27 04:01 上传

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