采用L形MIMO雷达对运动目标进行三维成像，首先分析了MIMO雷达发射阵 列的稀疏布阵方式，其次结合压缩感知理论具体阐述了基于稀疏阵列的三维成像方法!该方法在大幅减少L型MIMO雷达发射天线的条件下，实现了对运动目标的单次快拍三维成像

rpca matlab代码稀疏数据的快速随机PCA算法程序 最新更新提示： 1.我们将编译文件修改为更简单的版本。 用户可以使用“ source compile.sh”并选择“ icc”或“ gcc”编译器来编译程序。 2.我们在代码中添加了传递参数“ q”的注释，传递参数q应该大于1，并且q次传递等于（q-2）/ 2次幂迭代。 1.主要算法 1.matlab / eigSVD.m ----通过Matlab的[1]中的特征分解来进行经济/截断奇异值分解的算法，参数k用于截断奇异值分解 2.matlab / frPCA.m ----由Matlab在[1]中实现的用于稀疏数据的快速随机PCA算法，参数模式用于初始数据矩阵的不同大小 3.icc / frpca.c ---- [1]中的frPCA和frPCAt算法是通过ICC和OpenMP实现的，[2]中的基本rPCA包含在文件中。 2.测试实验 （1）ICC编译器或MKL库需要Intel MKL [3]的支持，并且在准备好所有内容后，运行“ source compile.sh”并选择编译器（“ icc”或“ gcc”），然后可执行程序将被编

LRSLibrary在MATLAB中提供了低秩和稀疏分解算法的集合。 该库专为视频中的背景减法/运动分割而设计，但也可以用于其他计算机视觉问题或将其改编。 当前，LRSLibrary总共包含103种基于矩阵和基于张量的算法。 LRSLibrary已在x86和x64版本的MATLAB R2013，R2014，R2015和R2016中成功测试。 有关更多信息，请参见： https : //github.com/andrewssobral/lrslibrary

lrslibrary：用于视频中背景建模和减法的低秩和稀疏工具

SPORF-稀疏投影倾斜随机森林（aka RerF，Rander Forest或Random Projection Forests）-是由开发的算法 类似于由开发的Random Forest-Random Combination（Forest-RC 。 两种算法之间的区别是随机线性组合的发生位置：Forest-RC在树级别组合特征，而RerF在节点级别组合特征。 配套 内存优化的RandomForest和RerF的C ++实现。 Python对packedForest的绑定。 RerF的R和C ++实现。

稀疏矩阵的运算，包括加，减，乘，觉得原创，欢迎下载

梅蒂斯4 METIS 是一组用于划分图、划分有限元网格和为稀疏矩阵生成填充减少排序的串行程序。 更多信息： : 这个 fork 只是增加了 CMake 支持。

(完整word版)基于GA和MP的信号稀疏分解matlab程序.doc

基于全梯度的总变化最小化，用于全方向图像的稀疏重建。

【基本要求】 输入m项的系数和指数，建立表示一元多项式的有序链表的P 一元多项式求和，返回正确的多项式值 一元多项式求差 一元多项式求积 显示正确的多项式值 【测试数据】 对下列数据 2 1，3 3，0 0 1 1，4 4，0 0 求和3 1，3 3，4 4 求差1 1，3 3，-4 4 求积2 2，8 5，3 4，12 12