仿真matlab程序代码

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达回波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。

稀疏码多址接入（sparse code multiple access，SCMA）是第五代无线通信网络的一种竞争性的非正交多址技术。针对上行SCMA系统译码复杂度高的问题，提出一种基于节点剩余度的动态消息调度算法（residual MPA，RMPA）。在每一轮迭代更新中，动态选择具有最大剩余度的消息首先进行更新，不仅保证了最不可靠的消息首先更新，同时也加快了译码的收敛。仿真结果表明，所提出的算法性能优于基于串行策略的MPA，且能在译码性能和复杂度之间保持很好的平衡。

基于因果熵和复杂网络因果推理的稀疏系统识别方法[J]. 提供了带有说明性示例的 PDF。 有关引文和算法的详细信息，请参阅： •Abd AlRahman R. AlMomani，Jie Sun和Erik Bollt，“熵回归如何克服非线性系统识别中的离群值问题”，Chaos 30，013107（2020年）。

盲源分离 (BSS) 方法的目标是估计混合系统的物理源。 大多数 BSS 模型可以代数表示为将数据矩阵分解为因子矩阵的某种形式： X = 亚行' 没有一些先验知识或没有特定约束，就不可能唯一地估计原始源信号。 然而，通常 X 可以是非负的，并且 X 的相应隐藏分量可能只有在非负时才具有物理意义。 在实践中，非负矩阵分解（NNMF）和数据的稀疏成分分析（SCA）对于潜在的潜在成分进行物理解释可能是必要的。 在标准的 NNMF 中，我们只假设因子矩阵 A 和 B 的非负性，并且与 ICA 不同，我们不假设源是独立的。 为了估计因子矩阵 A 和 B，我们需要量化成本函数，即数据矩阵与 NNMF 模型之间的距离。 最简单的距离度量基于 Frobenius 范数。 这种成本的交替最小化导致交替最小二乘（ALS）算法：在此方法中，在对A进行初始随机初始化之后，迭代执行A固定为B的A和B固定为A的B的

使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处

这项工作代表了对现有 OMP 和 COSAMP 贪婪算法的修改，以便它们即使在指数和对数等非线性稀疏场景中也能有效恢复。

matlab精度检验代码稀疏的Gauss-Hermite正交python实现 python-sghq Smolyak的稀疏网格方法[]和稀疏的Gauss-Hermite正交（SGHQ）算法[]的Python实现。 SGHQ算法用于获得一个数值规则，该规则近似于具有高斯核的函数上的积分。 安装 代码可在上找到。 从GitHub： git clone https://github.com/eirikeve/python-sghq cd python-sghq pip install -r requirements.txt pip install -e . 用法 可以通过调用函数X, W = sghq(n, L, [strategy])使用SGHQ算法，该函数在sghq.quadrature可用。 这将得出积分的评估点和权重，该评估点和权重由N（0，I）多元标准高斯加权。 通过首先将它们转换为与要积分的多变量高斯函数相匹配，可以将它们与无味变换的点和权重类似地使用-参见[]。 sghq参数： n ：网格点的维数。 例如，对于3-d状态空间，请使用n=3 。 L ：积分的精度等级。 对于阶数<

数据结构实验报告 稀疏矩阵计算器。稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储（只存储非零元）和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。以“带行逻辑链接信息”的三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减和相乘的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。稀疏矩阵的输出要求：矩阵的行数、列数、非零元个数，以及详细的矩阵阵列形式。

\qquad现有一个求稀疏编码的问题： min⁡∥z∥0s.t. x=Dz \min \parallel z \parallel_0 \quad s.t. \ x=Dz min∥z∥0​s.t. x=Dz \qquad其中D∈Rn×mD\in \mathbb{R}^{n\times m}D∈Rn×m, z∈Rmz\in \mathbb{R}^{m}z∈Rm 是 x∈Rnx\in \mathbb{R}^{n}x∈Rn 的 sparse code. \qquad 解决上式是一个复杂度随 m 以指数级增长的组合问题，最常见的解决方法是将 l0l_0l0​ 范数替换为 l1l_1l1​范数.即目标函数