(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

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.