针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与àtmus小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程。通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，并保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息。

吉布斯采样matlab代码

贝叶斯泊松因子 贝叶斯泊松张量因子分解这是可扩展的贝叶斯张量因子分解模型的matlab实现，其中包含在线推理和在线与并行推理。 该代码与我们的以下两个出版物有关： （1）胡楚，赖佩瑞，陈晨，哈丁，卡林大规模计数数据的可伸缩贝叶斯非负张量分解，ECML-PKDD 2015，葡萄牙波尔图。 （2）C.胡，P。赖，L。卡林。 大规模二元张量的零截断泊松张量分解，UAI 2015，阿姆斯特丹，荷兰。 运行demo_parallel.m来运行代码，我们在这里使用的数据是GDELT政治科学数据。 您需要以两个变量的形式准备数据：id和xi; 并将其存储在xi_id.mat;中 id：应该是1X4像元，第k个像元是一个向量，在张量中存储非零的第k个模式索引xi：是一个向量，存储张量的所有非零 如果设置paralellFlag = 0，则可以运行在线推断。 如果速度太慢，则可以通过设置paralel

编程实现guass和householder求解线性方程组，并比较分析结果。

人脸图像特征提取matlab代码国际货币基金组织 具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示 此repo实现了由Jing Sun等人针对“具有稀疏约束的增量非负矩阵分解进行图像表示的性能”所提出的特征提取算法的迭代更新过程。此代码对人脸（ORL-32）和对象（ COIL20）数据集以获取AC和NMI，然后验证INMFSC的聚类有效性。 此外，该代码还可以显示我们的稀疏性研究和运行时间，以便与其他基于NMF的聚类方法进行比较。 依存关系 该代码支持Matlab。 跑步 main.m--INMFSC / INMF main1006 -NMF main1024nmf -GINMFSC main1027nmf -GNMF 下载本文 引文 如果您认为此代码有用，请引用： 孙静，王志辉，李浩杰*，孙发明。 （2018）具有稀疏约束的增量非负矩阵分解用于图像表示。 PCM（2）2018：351-360。

从pudn上下载的，基于小波变换的图像的分解与重构，个人感觉不错，拿上来分享一下

利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

电力系统PQ分解法讲义PPT，方便交流学习电力系统方面的知识

时间限制:1000MS 内存限制:65535K 提交次数:0 通过次数:0 题型: 编程题 语言: 无限制 Description 问题描述：设n是一个正整数。 （1）现在将n分解为若干个互不相同的自然数之和，且使这些自然数的乘积最大。 （2）现在将n分解为若干个自然数之和，且使这些自然数的乘积最大。 编程任务：对于给定的正整数n，编程计算问题（1）和（2）的最优分解的最大乘积。 注意： 这里的自然数不含0但包含1。 特别地，当整数n无法分解为若干互不相同的加数时，即自身视为单独的一个加数，比如输入2，问题（1）的解输出为2。 而如果整数n可以分解为若干互不相同的加数时，不考虑自身为单独加数的情况，比如4，问题（1）的解输出为3，而非4。 输入格式 只有一个正整数n(1<=n<=100)。 输出格式 输出待解问题（1）和（2）的最大乘积，中间空格相连，这两个数可能较大请用64位整数。 如，输入n为10，若加数互不相同，则n=2+3+5，此时最大乘积为2*3*5=30。 若加数可相同，则n=2+2+3+3，此时最大乘积为2*2*3*3=36。 输入样例 10 输出样例 30 36

《质数、合数、分解质因数》练习题.pdf