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压缩感知过时了吗
压缩感知过时了吗
答:
没有过时
,依然是主流畅谈的话题,使用度依旧广泛。压缩感知的核心点在于,其不遵从奈奎斯特采样定理。而这原因在于,压缩感知的采样是随机的,不等间距的,故不用管奈奎斯特。不过压缩感知也是有要求的,它需要保证信号是稀疏的。一旦信号不稀疏,进行违背奈奎斯特的随机非等间距采样时,频域上的交叠会导致...
如何理解
压缩感知
(compressive sensing)?
答:
挑战与误区:虽然压缩感知并非由Tao等人首次提出,且不限于随机采样和稀疏性先验,
但它并未过时
,反而随着技术进步而不断进化。信号处理如今更加注重数据驱动的先验选择,以适应不断变化的现实需求,正如《道德经》中所述:“遵循古道,应对现今的挑战”。总的来说,压缩感知是信号处理领域的一项重要突破,...
学习了哪些知识,计算机视觉才算入门
答:
还有一些比较偏的书,比如偏微分方程在图像处理中的应用、细分、
压缩感知
、马尔科夫随机场、超分辨率分析,概率机器人、多尺度几何分析,这些领域都有各自的名著,你在某个领域深挖的时候,类似这样的书可能会出现在参考文献中,那时再看不迟。读文献 写到书里的知识基本上都有些
过时
,你得通过看文献掌握...
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