Python实现基于压缩感知（Compressed Sensing）的稀疏采样与信号恢复 大家好，今天我们来探讨一个在信号处理领域非常重要的技术——压缩感知（Compressed Sensing，CS）。CS的核心思想是在远低于奈奎斯特采样率的情况下，对稀疏或可压缩信号进行采样，并利用特定的算法精确或近似地恢复原始信号。这在数据采集、图像处理、医学成像等领域都有着广泛的应用前景。 本次讲座将以Python编程为基础，深入讲解CS的原理，并提供相应的代码实现，帮助大家理解并掌握这一技术。 1. 压缩感知的基本原理 传统的奈奎斯特-香农采样定理指出，为了无失真地恢复信号，采样频率至少要大于信号最高频率的两倍。然而，在很多实际应用中，信号本身是稀疏的，即信号的大部分能量集中在少数几个频率分量上。压缩感知正是利用了这一特性。 1.1 稀疏性 一个信号 x ∈ ℝN 被称为 K-稀疏的，如果它最多只有 K 个非零元素，其中 K << N。在实际应用中，信号可能不是严格稀疏的，但可以在某个变换域（例如，傅里叶变换、小波变换）下变得稀疏或近似稀疏。 1.2 测量矩阵 压缩感知不是直接采样 …
JVM的指针压缩（Compressed Oops）：在64位系统上节省内存的实现细节
JVM 指针压缩（Compressed Oops）：64 位系统上的内存优化之道 大家好，今天我们要深入探讨一个在 64 位 JVM 中经常被提及，但可能又让人感到有些困惑的技术：指针压缩，或者更准确地说，Compressed Oops (Ordinary Object Pointers)。理解 Compressed Oops 对于优化 Java 应用的内存占用，尤其是运行在大型堆上的应用，至关重要。 1. 为什么需要 Compressed Oops？ 64 位地址空间的代价 在 32 位 JVM 中，一个指针占用 4 个字节（32 位），可以寻址 2^32 字节的内存，也就是 4GB。 这在过去可能足够了，但现代应用的需求早已超出这个限制。 64 位 JVM 允许更大的堆空间（理论上高达 2^64 字节），因此自然需要使用 64 位指针（8 字节）。 这样做的好处是可以访问巨大的内存空间，但代价是每个对象头、每个引用字段都占用更多的内存。 这看似微不足道，但考虑到 Java 应用中对象数量庞大，额外的内存消耗会迅速累积，导致以下问题： 更大的堆占用: 应用的整体内存占用增加，可能导致 …
Java `Compressed Oops` (压缩普通对象指针) 原理与堆内存优化
大家好！今天咱们来聊聊Java虚拟机里一项既神秘又实用的技术——Compressed Oops，中文名叫“压缩普通对象指针”。这名字听着就玄乎，但实际上它跟咱们的堆内存优化息息相关。不卖关子了，直接开讲！ 开场白：故事的起源 话说，在Java的世界里，一切皆对象。对象多了，就需要地方放，这地方就是堆内存。堆内存就像一个巨大的停车场，每个对象都是一辆车，需要一个车位（内存地址）。在32位的Java虚拟机里，地址就是32位的，能表示4GB的内存空间，这在当年也算够用了。 但是！时代变了，车越来越多，停车场越来越大。64位虚拟机应运而生，地址变成了64位的，理论上能表示的内存空间简直天文数字。问题来了，每个对象头里都要存一个指针，指向这个对象在堆内存中的位置。这个指针也跟着变成了64位，这意味着，每个对象头都要多占用4个字节（64位 – 32位 = 32位 = 4字节）。 这可不是小事！对象数量巨大，每个对象多4个字节，积累起来，堆内存的消耗就非常可观。更可怕的是，更大的对象头会降低CPU缓存的效率，因为缓存能存储的数据量变小了。 Compressed Oops闪亮登场 为了解决 …