为了在函数空间内将多个三维模型进行关联,并在整个模型簇上进行协同分割,提出了一种基于点云稀疏编码的三维模型簇协同分割方法。首先,提取点云数据特征,将三维信息转换至特征空间;其次,用深度学习网络将特征向量分解成基向量,并构建字典矩阵及稀疏向量;最后,对测试数据进行稀疏表示,并确定点云模型中每个点所属的类别,将同类点划分到同一区域以得到协同分割结果。实验结果表明,算法在ShapeNet Parts数据集上的分割准确率达到了85.7%。所构建的协同分割算法能够有效地计算模型簇的关联结构,与当前主流分割算法相比,分割效果和准确率均得到提升。

学过数据结构的都做过， 这个程序是我自己写的，独一无二。 希望有兴趣的人反馈些意见 谢谢

稀疏矩阵算法的C语言实现·····································

1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：稀疏编码 3.内容：基于Lp范数求解正则化相关数据稀疏编码的matlab仿真+仿真录像

稀疏码多址接入系统快速收敛多用户检测算法

信号处理的小波导引_稀疏方法 程序包。里面的内容有点乱，不是按章节来的，是按照方法来的

针对海上微动目标回波信号具有稀疏性的特点,该文研究了稀疏域微动特征提取和检测方法,提出一种基于形态成分分析(MCA)的海杂波抑制与微动目标检测方法.该方法充分利用海杂波和微多普勒信号组成成分的形态差异性,对不同源信号采用不同的字典进行稀疏表示,区分海杂波与微动目标.此外,提出的稀疏域海杂波抑制方法,能够在抑制海杂波的同时积累更多的信号能量,改善信杂比.仿真和实测数据验证了算法的正确性.

什么是稀疏矩阵呢，就是在M*N的矩阵中，有效值的个数远小于无效值的个数，并且这些数据的分布没有规律。在压缩存储稀疏矩阵的时候我们只存储极少数的有效数据。我们在这里使用三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后次序依次存放。下面我们来看一下代码实现。 #include #include #include using namespace std; template class SparseMatrix { //三元组 template struct Trituple

用java编写的一元稀疏多项式运算,以图形界面的形式演示。

行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法