无线传感器网络中数据具有较强联合稀疏特性，应用压缩感知理论，通过联合编码压缩数据，再使用联合解码进行还原，可实现低采样代价收集传感数据。提出了一种基于联合稀疏模型与压缩感知理论的同步子空间追踪算法，以稀疏特性为先验知识，通过回溯迭代方式，判断并选取合适的联合子空间，用更少量观测值实现原始传感数据的精确重构。与SCoSaMP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采样率下相比较，同步子空间追踪算法具有较好的恢复性能。

3．带状稀疏存储矩阵 用spdiags函数产生带状稀疏矩阵的稀疏存储，调用格式 是：A=spdiags(B,d,m,n) 其中，参数m,n为原带状矩阵的行数与列数。B为r×p阶矩阵，这里 r=min(m,n)，p为原带状矩阵所有非零对角线的条数，矩阵B的第i列 即为原带状矩阵的第i条非零对角线。 2.5 稀疏矩阵 2.5.1 稀疏存储方式的产生

稀疏问题求解focuss函数的代码

java-xmlbuilder XML Builder是一种实用程序，它允许使用相对稀疏的Java代码来构造简单的XML文档。 它允许您快速而轻松地创建XML文档，否则您可能会想使用串联字符串，而又不想面对编码的乏味和冗长。 在内部，XML Builder使用JAXP构建标准的W3C文档模型（DOM），您可以轻松地将其导出为字符串，或者在有特殊要求时直接访问以进行进一步操作。 执照 XMLBuilder与XMLBuilder2 从1.1版开始，此库提供了两个构建器实现和API： XMLBuilder （原始API）遵循标准的Java惯例，即在执行诸如创建新文档之类的操作时会重新抛出较

python学习笔记，稀疏矩阵-线性代数-稀疏矩阵的线性代数

摘 要：为了准确地进行 SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的 SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进 行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ℓ1 范数最优化求解测试样本的稀疏系数解 x ，利用 系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于 MSTAR数据进行了仿真验证，实验证明，基于稀疏表示的 SAR目标识 别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能，在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到 98%以上。

二维紧凑变分模式分解 (2D-TV-VMD) 空间紧凑和光谱稀疏的图像分解和分割将多维信号（例如图像）分解为空间紧凑、潜在重叠的本质上波状的模式，使这些组件可用于进一步的下游分析。 通过这种分解，可以进行空频分析，解调，局部方向估计，边缘和拐角检测，纹理分析，降噪，修复或曲率估计。 我们的模型将输入信号分解为具有窄傅立叶带宽的模式； 为了应对与窄带宽不兼容的尖锐区域边界，我们引入了二进制支持函数，它们在窄带模式下充当图像重组的掩码。 L1 和 TV 术语促进稀疏性和空间紧凑性。 将支持函数约束到信号域的分区，我们有效地获得了基于光谱均匀性的图像分割模型。 通过将多个子模式与单个支持函数耦合在一起，我们能够将图像分解为多个晶粒。 我们的高效算法基于变量分裂和交替方向优化； 我们采用类似 Merriman-Bence-Osher 的阈值动力学，在稀疏促进项下通过支持函数边界的平均曲率有效地处理

用于信号稀疏分解重构和进行压缩感知处理，从入门到深入都有的资料，建议详细阅读，调试后使用。