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[转载]Sparse, L1-minimization, Compressive Sensing资源链接

已有 2808 次阅读 2014-11-16 16:23 |系统分类:科研笔记|文章来源:转载

Sparse, L1-minimization, Compressive Sensing
 
Sparse大家并不陌生,是个经典话题了。以L1-minimization为核心的算法,近几年飞速进展,Compressive Sensing (Compressive Sampling) 已然成为数学领域和信号处理最热门的方向之一。
http://www-stat.stanford.edu/~donoho/Reports/2004/CompressedSensing091604.pdf

下面提供一些链接,重点在理论应用和模式识别上。

Compressive Sensing Resources (最权威最全面的Compressive Sensing资源主页,几乎什么都能找的到);
http://www.dsp.ece.rice.edu/cs/
 
Compressive Sensing (和上面的差不多);
http://www.computing.edu.au/~dsp/cs/index.php
 
Compressive Sensing Listing;
http://igorcarron.googlepages.com/cslisting
 
马毅的课程主页
http://decision.csl.uiuc.edu/~yima/ECE598-08.html
 
Compressive Sensing Videos;
http://igorcarron.googlepages.com/csvideos
 
Compressed Sensing Codes
http://igorcarron.googlepages.com/cscodes
 
(还有Compressive Sensing Resources 的Software一栏中);
http://www.dsp.ece.rice.edu/cs/
 
Nuit Blanche;
http://nuit-blanche.blogspot.com/search/label/compressed sensing
 
Compressive Sensing: The Big Picture;
http://igorcarron.googlepages.com/cs
 
Terence Tao's What's new;
http://www.math.ucla.edu/~tao/
http://terrytao.wordpress.com/
 
Tutorials and Reviews

模式识别领域的应用(包括机器视觉):
大家可以去Compressive Sensing Resources 看 Statistical Signal Processing, Machine Learning, Bayesian Methods, Applications of Compressive Sensing 等栏目
http://www.dsp.ece.rice.edu/cs/
 




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