矩阵论第二章脑图，mindmaster打开

压缩感测理论近年来引起了广泛的关注，并且稀疏信号重建已广泛用于信号处理和通信中。 本文解决了稀疏信号恢复的问题，尤其是在非高斯噪声的情况下。 本文的主要贡献是提出了一种算法，其中负熵和重新加权方案代表了解决问题方法的核心。 信号重建问题被形式化为约束最小化问题，其中目标函数是误差统计特征项，负熵和稀疏正则项项测量值p的范数之和，对于0 <p <1。但是，p-范数会导致非凸优化问题，难以有效解决。 在这里，我们将'p-范数视为加权的'1-范数的严重范数，以使子问题变得凸。 我们提出了一种优化算法，该算法结合了前向后向拆分。 该算法速度快，能够成功准确地恢复具有高斯和非高斯噪声的稀疏信号。 若干数值实验和比较证明了该算法的优越性。

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L2范数 计算数组的 L2 范数（）。 安装 $ npm install compute-l2norm 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var l2norm = require ( 'compute-l2norm' ) ; l2norm( arr[, accessor] ) 计算array的L2范数（欧几里得范数）。 var data = [ 2 , 7 , 3 , - 3 , 9 ] ; var norm = l2norm ( data ) ; // returns ~12.3288 对于对象arrays ，提供一个访问function访问array值。 var data = [ [ 'beep' , 3 ] , [ 'boop' , 4 ] ] ; function getValue ( d , i ) { return d [ 1 ] ; } var no

A = RANDCONDMAT(n, cond, options) 生成条件数等于cond的随机nxn矩阵。 A = RANDCONDMAT(...,'对称') 生成对称A。 A = RANDCONDMAT(...,'positive') 生成正定（对称或不对称）A。 A = RANDCONDMAT(...,'norm', nrm) 强制 A 的矩阵范数等于 nrm。 默认为 1。 此实用程序可用于各种数值算法测试。 例子： n=100； nchecks = 100 t=zeros(nchecks,1); er=zeros(nchecks,1); 对于 i=1:nchecks； cnd = 30*i; A = RandCondMat(n,cnd,'对称','正'); b = rand(n,1); 抽动; x = pcg(A,b); t(i)=toc； er(i) = 范数(b -

BING: 二值范数化梯度实现300帧每秒的对象性估计。程明明的对象性快速检测

矩阵范数和奇异值分解,matlab作业用的 ，比较好用

最小范数法适用于线性阵列，可以认为是 MUSIC 在计算 DOA 估计方面的改进版本。

完成一个缺少条目的矩阵，使得获得的矩阵具有最小范数。 用法： [CompletedMat, ier] = MatrixCompletion(A.*B, B,N, mode, lambda_tol, tol, display); A - 矩阵完成B - 二进制矩阵表示 A 中的值或缺失条目（相同大小，1 - 已知值，0 - 缺失值） N - 迭代次数mode - 工作模式：可以是“核”、“光谱” lambda_tol - 核/谱范数最小值的容差值tol - 对已知条目的容忍度输出： CompletedMat - 完成矩阵ier - 错误指示符：0 - 正常，1 - 未能收敛（可能需要更多的迭代）。 要进行演示，请运行demo.m 代码基于论文： G. Shabat, A. Averbuch “Interest Zone Matrix Approximation”，线性代数电子期刊，Vol。

matlab计算矩阵的一范数，或者无穷范数 。