LDPC 码（非满秩或满秩奇偶校验矩阵）的编码。 codeWord = ldpcEncoding(H,u): 输入变量： H：奇偶校验矩阵。 u：信息位向量。 输出变量： 码字：为信息位向量 u 生成的码字。

视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。

高光谱图像（HSI）通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量，这些噪声可能包括高斯噪声，脉冲噪声，虚线，条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复（LRMR）的HSI恢复新方法，该方法可以同时去除高斯噪声，脉冲噪声，死线和条纹。 通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵，可以探索高光谱图像的低秩属性，这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。 然后，我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。 为了进一步消除混合噪声，应用了“分解”算法来解决LRMR问题。 在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验，以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。

张量的n-秩近似 * 截断的Tucker分解：秩- 近似

结合低秩矩阵分解的带状噪声模型用于高光谱图像去噪

matlab说话代码使用低秩近似进行快速图像去模糊 小组项目CSE / ECE 478指南，季风2018 步骤1：提交项目偏好 在您的团队中分配一个项目协调员，并请他/她填写以下表格。 注意：仅输入项目ID作为首选项，而不输入项目标题： 注意：确保为该项目提交一个表单。 例如，如果一个项目有3个团队成员，请确保只有一个项目成员提交表格-请勿3次提交表格！ 否则将延迟最终项目列表的发布。 如果您打算进行上面未列出的项目，则仍需要使用偏好填写表格。 这样，如果您提出的项目不可行，那么您将有一个备份。 在这种情况下，请确保填写您建议的项目的标题。 团队的项目分配将按照先到先得的原则进行（即，如果两个团队具有相同的优先级，则平局决胜将基于提交的时间戳记）。 在不太可能的时间戳相同的情况下，平局决胜将是随机选择。 如果所有偏好都被占用（由于上述标准），则将从没有任何组选择的项目列表中随机分配一个项目。 如果您对项目及其范围有任何疑问，可以与助教/讲师讨论。 提交后，任何情况下都不能更改项目/首选项。 与您的队友讨论并仔细考虑，然后再提交表格。 项目清单：9月20日，下午5.30 提交表格的截止日

“k秩”融合协作频谱感知算法中最优k值的判定，李茜，宋铁成，在认知无线网络中，

漫谈高数系列，共十篇，供参考性阅读。文章来源于网络下载，备忘如此。

书名：若干低秩子空间恢复模型的闭解及其应用 作者：林宙辰（北大）

最近，提出了一种贪婪算法，称为最小秩近似原子分解（ADMiRA）。 当矩阵的秩已知时，它解决了低秩矩阵近似问题。 然而，在实际应用中，矩阵的等级通常是未知的。 本文基于最小秩逼近的原子分解，提出了一种用于低秩矩阵完成的秩自适应原子分解算法（RAADLRMC）。 RAADLRMC的优点在于，当未给出矩阵的参数rank-r时，它可以工作。 此外，自适应地减小迭代的步长，以提高效率和准确性。 如我们的实验所示，我们的算法是鲁棒的，并且矩阵的秩可以被准确地预测。