去噪代码 matlab

本文中，我们结合一种由Qu, Zhang 和Ji 提出的全局规划问题以及适当的删除技巧提出一种 新的加速全局优化算法来解决含有非凸二次约束的非凸二次规划(NQP) 问题。这类优化问题 能广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中。这种技术能去掉大部 分NQP问题全局最优解不存在的区域，而且它可以看成是NQP问题的全局优化算法的加速算 法。同已有方法相比，数值实验显示运用这种方法的有效性显然提高，迭代步骤和运行时间明显 减少。

软阈值matlab代码非凸优化工具箱 这个matlab工具箱提出了一种通用的求解器，用于在凸或非凸情况下进行近端梯度下降。 它是对[1]中提出的GIST算法的完全重新实现，其中包含新的正则化项，例如p = 1/2的lp伪范数。 在您的研究工作中使用此工具箱时，请引用以下文章： D. Tuia, R. Flamary and M. Barlaud, "Non-convex regularization in remote sensing", IEEE transactions Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (to appear) 2016. 该代码解决了以下形式的优化问题： min_x f（x）+ lambda g（x） 我们提供用于解决以下数据拟合项f（x）问题的求解器： 最小二乘（线性回归） 具有二次铰链损耗的线性SVM 线性逻辑回归 校准的铰链损耗 已实施的正则化项g（x）包括： 套索（l1） 里奇（平方L2） 对数和罚分（LSP）（[2]，[1]中的代理） p = 1/2的lp正则化（[3]中的prox） 组套索（l

matlab代码 qcqp 这是非凸 QCQP 问题的示例代码。 优化问题如下所示： 最小 x^TPx + p^T x + r st x^TQx + q^T x + c <= 0 其中不等式约束可以不止一个，等式约束可以写成不等式约束。 document/是解决这个问题的优化算法。 code/是matlab代码重现。

普林斯顿大学电力电子系教授Mung Chiang 关键词：非凸优化、几何规划、半定规划、对偶、 Sum of squares、TCP/IP、无线网络、功率控制

非线性优化方法，包括牛顿梯度法、共轭梯度法、准牛顿梯度法等相关算法，求解各种非凸目标非凸限制等优化问题，对于从事优化领域的学者、老师来说，非常有帮助。

近年来，已经从压缩感测（CS）理论的角度解决了有关稀疏连续信号恢复的各种应用，例如源定位，雷达成像，通信信道估计等。 但是，在考虑任何实际使用时，有两个主要缺陷需要解决。 第一个问题是由任意定位的未知数与预先指定的字典之间的基础不匹配导致的离网问题，这将使常规CS重建方法的性能大大下降。 第二个重要问题是对低复杂度算法的迫切需求，尤其是在面对实时实现的需求时。 在本文中，针对这两个问题，我们提出了三种快速，准确的稀疏重建算法，分别称为HR-DCD，Hlog-DCD和Hl（p）-DCD，它们基于同构，二分坐标下降（DCD） ）和网格优化技术相结合，实现了迭代和非凸正则化。 实验结果证明了所提算法和相关分析的有效性。

自然启发式优化算法的非凸压缩感知