分院上机实验报告4(稀疏矩阵“列序”递增转置算法)第十四周.doc.doc

一元稀疏多项式计算器 程序设计 课程设计 报告

在MFC应用程序中，使用C++语言，编写了可以进行线性方程组求解的简单计算器

一种经典的基于L1范数的稀疏重构算法，进行DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果，需要matlab中的凸优化工具箱，安装地址及教程可参考https://blog.csdn.net/summer15407901/article/details/104274177?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-104274177.142^v10^control,157^v12^control&spm=1018.2226.3001.4187

基于稀疏表示的人脸识别matlab代码，其中有LBP特征提取，OMP算法和SRC算法

SRC (Sparse Representation Classifier) 稀疏表示分类器 SOMP (Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit) 同步正交匹配追踪 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。 此程序为论文仿真，论文题目为： Hyperspectral Image Classification Using Dictionary-Based Sparse Representation 论文地址： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028 其实只实现了论文里的第一种方法SOMP 各个文件功能简介： isomp_Indiana.m 主程序 SamplesNormalize.m 数据归一化 findlabel2.m 划分训练样本和测试样本 SOMP.m 求稀疏表示矩阵 assig

请引用这些论文： [1] S. Mukherjee和R. Guddeti，“使用加速框架在立体图像中基于深度的选择性模糊”，Springer-Verlag杂志“ 3D研究”，第1卷。 5，没有。 2014 年 3 月。 [2] S. Mukherjee 和 R. Guddeti，“基于立体视觉的稀疏视差估计的视差计算混合算法”，IEEE 第 10 届信号处理和通信国际会议 (SPCOM)，2014 年 7 月。 我的算法采用了一种快速的混合方法（基于块和区域的混合）从校正后的立体图像对进行立体视差估计。 对于来自 Middlebury 立体视觉数据集的三个标准基准图像（Tsukuba、Sawtooth 和 Venus），其错误率分别低至 7.8%、5.3% 和 4.7%，尺寸分别为 384x288、434x380 和 434x383 像素。 该算法在具有 Intel i7-2600 CPU

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124415648 2、基于稀疏表示（mp算法）的图像修复matlab实现，效果很好。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

matlab eig函数源代码高 用于解决大型稀疏特征值问题的 arpack 的 Haskell 接口。 ARPACK 是一种 Fortran 代码，用于计算与大型稀疏线性系统相关的一些特征对。 这个包封装了 ARPACK 功能的一个子集，并试图提供类似于 scipy 或 MATLAB 的 eigs 函数的东西。 为了解决一个特征系统 Ax = \lambda x 用户需要定义一个 ArpackLinearOp 类型 ArpackLinearOp = (SV.IOVector CDouble -> SV.IOVector CDouble -> IO ()) 此运算符应使用矩阵乘以第一个向量覆盖第二个向量。 计算特征值调用 eigs :: ArpackLinearOp -> ProblemDim -> which -> NumEV -> Tolerance -> MaxIter -> IO (Bool, [(Complex Double, V.Vector (Complex Double))]) 在哪里， type ProblemDim = Int -- 线性系统的大小。 数据哪个 =

治愈算法的matlab代码语义可解释和可控制的过滤器集 这是本文的MATLAB实现： ，，和，“语义可解释和可控制的滤波器集”，2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP），雅典，2018年，第1053-1057页。 （*：均等） [] 抽象的 在本文中，我们生成和控制语义可解释的过滤器，这些过滤器可以无监督的方式从自然图像中直接学习。 每个语义过滤器都会与其他过滤器一起学习视觉上可解释的局部结构。 学习这些可解释的过滤器集的重要性在两个对比的应用程序中得到了证明。 第一个应用是渐进式脱色下的图像识别，其中识别算法应对颜色不敏感以实现稳定的性能。 第二个应用是图像质量评估，其中客观方法应对颜色退化敏感。 在提出的工作中，通过基于语义过滤器表示的局部结构对语义过滤器进行加权来控制其敏感性和不足。 为了验证所提出的方法，我们利用CURE-TSR数据集进行图像识别，并利用TID 2013数据集进行图像质量评估。 我们表明，提出的语义过滤器集在两个数据集中均实现了最新的性能，同时保持了其在渐进式失真中的鲁棒性。 语义自动编码器 我们研究了不同的正则化技术，包括l 1 （（a），（d）