基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 大规模MIMO技术通过增加天线数量来显著提升无线通信系统的性能。然而，随着天线数量的增长，信道状态信息（CSI）的准确获取变得越来越具有挑战性。传统的信道估计方法往往需要大量的训练资源...
Paper Digest | 突破个性化推荐数据稀疏性：长尾增强的图对比学习算法研究
00 导读 本文将介绍的论文 Long-tail Augmented Graph Contrastive Learning for Recommendation 已被 ECML/PKDD 2023 Research Track 接收。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.11177 论文中提到的模型实现，已经完全复现到 OpenAGL 里了，详情：https...
基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览小波变换融合 PCA融合 基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法 性能指标对比 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 随着遥感技术的飞速发展，多光谱图像融合在地球观测、环境监测、军事侦察等领域的应用日益广泛。本文提出了一种基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法，通过结合稀疏表示理论和小波变换的优势，实现了对多源多光谱图像的有...
基于双树复小波变换和稀疏表示的多光谱和彩色图像融合算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 基于双树复小波变换（Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DT-CWT）和稀疏表示的多光谱和彩色图像融合算法是一种先进的图像融合技术，旨在将多光谱图像（Multispectral Images, MSI）和彩色图像（Color Images, CI）进行融合，以充分利...
Alex Smola论文详解：准确稀疏可解释，三大优点兼具的序列数据预测算法LLA｜ ICML 2017
雷锋网 AI 科技评论按：近日，ICML2017收录的一篇论文引起了雷锋网AI科技评论的注意。这篇关于序列数据预测的论文是 Alex Smola 和他在 CMU 时的两个博士生 Manzil Zaheer 和 Amr Ahmed 共同完成的，后者目前已经加入谷歌大脑。 Alex Smola是机器学习界的重要人物，他的主要研究领域是可拓展算法、核方法、统计模型和它们的应用，已经发表超过20...
半监督组稀疏表示：模型、算法与应用（ECAI 2016论文精选）| AI科技评论
ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所，大会为研究人员提供了很好的机会，去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。 半监督组稀疏表示：模型、算法与应用（Semi-Supervised Group Sparse Representation:Model, Algorithm and Applications） 摘要：组稀疏表示（GSR）利用了数据中的组结构，并在许多问题上效...
稀疏图上的Johnson算法
距离上一篇中间时间比较长，按照《算法导论》写了一些C语言实现，不过并没有一一贴上来的打算。这个算法融合了Bellman-Ford算法和Dijkstra算法，并且Dijkstra算法本身还使用了优先级数组（可用二项堆或斐波那契堆实现，这里用的是二项堆实现），性能比较好，达到了O(V2lgV+VE)的时间复杂度，在无负权回路图中是最快的，比较有代表性，因此把我参考自《算法导论》写成的C代码放在这里留....
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