基于图像稀疏表征的图像超分辨率重建算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

提出了一种基于迭代FFT算法的大型直线稀疏阵列（可放置阵元的栅格数为1 000）的旁瓣电平优化方法，并给出了详细的优化步骤。在给定的旁瓣约束条件下，利用阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换关系，对不同的初始随机阵元激励分别进行迭代循环来降低稀疏阵列的旁瓣电平。在迭代过程中，根据稀疏率将阵元激励按幅度大小置1置0来完成阵列稀疏。仿真实验证明了该方法的高效性和稳健性。

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matlab数据平滑代码简报网 MICCAI 2017论文代码“ BRIEFnet：使用稀疏扩张卷积进行深层胰腺分割” 由Mattias P. Heinrich和Ozan Oktay撰写。 请参阅以获取PDF和更多详细信息 先决条件示例 1）创建一个免费的synapse.org帐户并下载胰腺数据集 MICCAI“超越颅骨库”研讨会（） 登录并单击“文件”，然后选择“腹部”（或转到），您只需要下载RawData.zip（大小为1.53 GB并包含30次扫描），然后解压缩文件即可。 请注意，文件不是连续命名的（缺少11-20）-在步骤2中将得到修复。 2）打开MATLAB实例并预处理数据 如果您在安装Jimmy Shen的工具箱之前尚未在MATLAB中使用过nifti文件，请执行以下操作： 获得训练数据后，应使用提供的边界框（boundingboxes_abdomen15.mat）对其进行裁剪。 通过以下方式运行脚本： bbox=load( ' boundingbox_abdomen15.mat ' ); crop_scans(bbox,in_folder,out_folder); 提供输

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。

3．稀疏矩阵的运算规则 在MATLAB中的各种命令和函数都可以用于稀疏矩阵的运算，并且遵循如下的一些约定。 （1）把矩阵变为标量或者定长向量的函数总 是给出满矩阵； （2）对于标量或者定长向量变换到矩阵的函 数，如函数zeros()、ones()、 eye()、rand()等总是给出满矩阵；

提出了一种基于数据驱动的稀疏虚假数据注入攻击策略。攻击策略分为3个阶段：第一阶段，基于稀疏优化技术对窃听的数据进行预处理以剔除异常值；第二阶段，基于平行因子分解算法推断不完整的系统信息矩阵；第三阶段，根据推断的系统矩阵，使用凸优化的方法求解稀疏攻击向量。仿真实验结果表明，当存在异常值时，传统的攻击策略无法成功实施，而所提攻击策略仍能成功地实施稀疏虚假数据注入攻击。

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用( OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹 配追踪( OMP)压缩感知算法对 OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较 少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了 OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。

参考： SF Cotter和BD Rao，“通过匹配追踪和均衡应用的稀疏信道估计”，在IEEE Transactions on Communications，第1卷。 50，不。 3，第374-377页，2002年3月。

通过区分性稀疏编码从单个图像中去除雨水