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。

SPAMS SPArse Modeling Software 是一个为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱 本文件中有全部的代码和文档 及使用说明

l-曲线矩阵代码代码代码 该存储库适用于以下论文中介绍的自我正则化加权稀疏（SRWS）模型，并在Matlab R2018a中构建。 Zhang T，Peng Z，Wu H，et al。 [J]。 神经计算，420：124-148。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已在许多领域中广泛使用，但是，在复杂背景下检测红外小目标仍然是一项艰巨的任务。 本文提出了一种新的检测方法，称为自规则加权稀疏（SRWS）模型。 该算法是针对数据可能来自多个子空间的假设而设计的。 并且，可以检测背景结构信息的重叠边缘信息（OEI）被用于约束稀疏项并提高准确性。 此外，自正则项用于在背景中挖掘潜在信息，并从多个子空间中提取杂波。 因此，红外小目标检测问题转化为优化问题。 通过将优化函数与乘积交替方向法（ADMM）结合，我们解释了SRWS的求解方法并优化了其迭代收敛条件。 一系列实验结果表明，所提出的方法优于最新的基线。 图1.红外图像转换为斑块图像的插图。 图2.背景估计能力的图示。 （a）-（d）是原始图像； （e）-（h）是通过IPI估计的背景，采用单个子空间方

光学稀疏孔径成像matlab程序，以Golay3为例