该工具箱包含以下文件。 自述文件.pdf Main_DTSR.m（DTSR的主文件） rec_codes文件夹（包含运行Main_DTSR.m的支持代码（主文件）） 代码与： P. Aggarwal 和 A. Gupta，“基于双时间稀疏性的压缩感知静息态 fMRI 加速重建”，计算。 生物。 医学，卷。 91，255-266页，2017。 https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.10.020

协作主题排名：利用项目元数据来减少稀疏性

频域复杂度特征的提取，主要提取盒维数稀疏性的matlab代码实现

图像的先验信息在降低CS反演的计算复杂度和提高重建质量方面起着重要作用。 本文提出了一种基于小波的多元追踪算法，该算法利用了图像的先验信息，而这些信息超越了简单稀疏性。 所提出的方法以多变量方式从多次测量中重建图像小波系数，并以提取的图像边缘作为先验信息来指导算法在CS恢复中的追踪过程。 通过边缘信息与多元联合恢复的交互作用，该算法显着提高了边缘明显，稀疏度高的CT，MRI等图像的重建质量。 数值实验表明，与其他最新的CS算法相比，所提出的算法具有更高的重构质量并保持更高的计算效率。

基于i向量的说话人验证的稀疏性分析和补偿

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深度学习不断增长的能源耗费和性能成本，促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。与生物学上的相似之处是，稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好，也能得到同样好的推广。

稀疏阵列天线雷达技术及其应用 [李道京 著] 2014年版 本书是雷达和通信领域的经典教材，对雷达系统和通信的学习都有帮助 本书系本人研究生导师推荐

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1.程序包括三机九节点数据，潮流分析程序，程序可直接运行。 2.求解方法包括极坐标和直角坐标系下的牛顿-拉夫逊求解方法，以及考虑雅克比矩阵的对称稀疏性时的牛顿-拉夫逊方法。 3.只需要更换输入数即可用来求解其他电力系统潮流