l2范数matlab源码N15 LIM 该项目将 N15 值集成到用于生态系统建模的线性逆模型中。 以下是实际脚本，有多种格式。 该项目的一个主要目标是促进该工具在海洋学界的使用。 我们欢迎任何问题或疑虑，尤其是关于如何开始使用线性逆向建模。 ：读取电子表格并准备 LIM 中使用的矩阵和向量。 还加载来自前向模型的结果以在 LIM 中使用。 ：准备好运行时环境并处理所有 bunr-in 阶段以及实际模型运行。 最后保存所有结果。 ：由模型初始化脚本调用，不打算从一个模型编辑到另一个模型。 改编自 Van den Meersche 的xsample脚本。 ：包括在随机游走过程中更新 N15 相关方程的函数。 也是附件功能的理想文件。 A 也包含在模型输入和输出文件中。 多种格式 通常，用户可访问的脚本可作为 jupyter 笔记本文件或直接 R 代码使用。 N15 安装文件： , , 模型初始化脚本：， 修改后的 MCMC 采样算法： 有了这些附加功能： 关于笔记本文件 由于不是每个人都熟悉 Jupyter Notebook 平台，让我们就它说几句话。 Jupyter，正式名称为 iPy

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通过单一核范数最小化的MIMO雷达到达方向估计

针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题，基于压缩感知理论，提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵，PH 矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点；然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑 0-范数法（SL0,smoothed L0-norm）推广应用到雷达复数域进行信号重构，实现 ISAR的横向高分辨成像；最后对在短 CPI条件下提出的PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明，所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。

对比传统的归一化最小均方算法（NLMS），系数比例自适应算法（PNLMS）拥有较快的初始收敛速度，但是PNLMS无法很好处理稀疏系统辨识问题。因此基于L0范数的IPNLMS(L0-IPNLMS)算法被提出，本文对L0-IPNLMS算法提出改进以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性，通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数比例NLMS滤波算法，仿真结果表明提出的算法拥有更好的收敛性和稳态误差。

最低敏 最小范数最小二乘

用于图像平滑的自适应正则化范数

矩阵论课件 矩阵论PPT（线性空间 内积空间 矩阵标准型 矩阵分解.....）

范数

它是一种以非迭代方式计算给定线性不变控制系统的无穷范数的系统方法。 还提供了一些其他应用程序，以便绘制给定线性系统的最大奇异值等。