资源简介
IEEE文献Bayesian Compressive Sensing及贝叶斯压缩感知源码
代码片段和文件信息
function [weightsusedsigma2errbarsbasis] = BCS_fast_rvm(PHItsigma2etaadaptiveoptimalscale)
%------------------------------------------------------------------
% The BCS algorithm for the following paper:
% “Bayesian Compressive Sesning“ (Preprint 2007). The algorithm
% adopts from the fast RVM algorithm [Tipping & Faul 2003].
% Coded by: Shihao Ji ECE Duke University
% last change: Jan. 2 2007
% You are suggested to use mt_CS.m for improved robustness
%------------------------------------------------------------------
% Input for BCS:
% PHI: projection matrix
% t: CS measurements
% sigma2: initial noise variance
% If measurement noise exists and/or w is not truely sparse
% then sigma2 = std(t)^2/1e2 (suggested)
% If no measurem
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1587138 2020-07-27 14:36 Bayesian Compressive Sensing.pdf
文件 2664 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\README.txt
文件 60254 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\approx_results.mat
文件 5463 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\BCS_fast_rvm.m
文件 2096 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\Fig2.m
文件 1259 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\Fig4_ab.m
文件 1696 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_approx_measures.m
文件 1763 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_optimized_measures.m
文件 1514 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_random_measures.m
文件 60300 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\optimized_results.mat
文件 60084 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\BCS_demo\random_results.mat
文件 2662 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\Fig2.m
文件 1899 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\Fig3.m
文件 6377 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\mt_CS.m
文件 299828 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_25.mat
文件 299942 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_50.mat
文件 300077 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_75.mat
文件 2569 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_25.m
文件 2602 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_50.m
文件 2602 2020-07-27 14:36 bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_75.m
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