资源简介

从杜克大学网站上下载的贝叶斯压缩感知代码,该代码完全可以运行,是学习贝叶斯压缩感知的基础性代码。

资源截图

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 measurement noise and w is truely sparse
%             then sigma2 = std(t)^2/1e6 (suggested)
%      This term is in fact not updated in the implementation to allow 
%      the fast algorithm. For this reason you are recommended to use
%      mt_CS.m in which the noise variance is marginalized.
%   eta: threshold for stopping the algorithm (suggested value: 1e-8)
% Input for Adaptive CS:
%   adaptive: generate basis for adpative CS? (default: 0)
%   optimal: use the rigorous implementation of adaptive CS? (default: 1)
%   scale: diagonal loading parameter (default: 0.1)
% Output:
%   weights:  sparse weights
%   used:     the positions of sparse weights
%   sigma2:   re-estimated noise variance
%   errbars:  one standard deviation around the sparse weights
%   basis:    if adaptive==1 then basis = the next projection vector
%
if nargin < 5
    adaptive = 0;
end
if nargin < 6
    optimal = 1;
end
if nargin < 7
    scale = 0.1;
end

% find initial alpha
[NM] = size(PHI);
PHIt = PHI‘*t;
PHI2 = sum(PHI.^2)‘;
ratio = (PHIt.^2)./PHI2;
[maxrindex] = max(ratio);
alpha = PHI2(index)/(maxr-sigma2);
% compute initial mu Sig S Q
phi = PHI(:index);
Hessian = alpha + phi‘*phi/sigma2;
Sig = 1/Hessian;
mu = Sig*PHIt(index)/sigma2;
left = PHI‘*phi/sigma2;
S = PHI2/sigma2-Sig*left.^2;
Q = PHIt/sigma2-Sig*PHIt(index)/sigma2*left;
%
for count = 1:10000

    s = S; q = Q;
    s(index) = alpha.*S(index)./(alpha-S(index));
    q(index) = alpha.*Q(index)./(alpha-S(index));
    theta = q.^2-s;

    % choice the next alpha that maximizes marginal likelihood
    ml = -inf*ones(1M);
    ig0 = find(theta>0);
    % index for re-estimate
    [irefoowhich] = intersect(ig0index);
    if ~isempty(ire)
        Alpha = s(ire).^2./theta(ire);
        delta = (alpha(which)-Alpha)./(Alpha.*alpha(which));
        ml(ire) = Q(ire).^2.*delta./(S(ire).*delta+1)-log(1+S(ire).*delta);
    end
    % index for adding
    iad = setdiff(ig0ire);
    if ~isempty(iad)
        ml(iad) = (Q(iad).^2-S(iad))./S(iad)+log(S(iad)./(Q(iad).^2));
    end
    is0 = setdiff([1:M]ig0);
    % index for deleting
    [idefoowhich] = intersect(is0inde

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      60254  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\approx_results.mat

     文件       5463  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\BCS_fast_rvm.m

     文件       2096  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\Fig2.m

     文件       1259  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\Fig4_ab.m

     文件       1696  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_approx_measures.m

     文件       1763  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_optimized_measures.m

     文件       1514  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\multi_random_measures.m

     文件      60300  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\optimized_results.mat

     文件      60084  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo\random_results.mat

     文件       2662  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\Fig2.m

     文件       1899  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\Fig3.m

     文件       6377  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\mt_CS.m

     文件     299828  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_25.mat

     文件     299942  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_50.mat

     文件     300077  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_results_75.mat

     文件       2569  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_25.m

     文件       2602  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_50.m

     文件       2602  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo\multi_runs_75.m

     文件       2664  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\README.txt

     目录          0  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\BCS_demo

     目录          0  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1\MT_CS_demo

     目录          0  2014-02-25 20:38  bcs_ver0.1

----------- ---------  ---------- -----  ----

              1115651                    22


评论

共有 条评论