Matlab圆柱绕过代码通过稀疏表示从有限的测量中进行稳健的流场重建 J.Callaham，K.Maeda和SL Brunton的数据分析和数据代码（2018） 取得资料 除了混合层数据（使用DoD资源生成）之外，所有数据都是公开可用的。 Re = 100气缸流量数据可从 NOAA OISST v2数据可用，或者可以使用脚本自动下载到noaa-sst \ remote_read.m中 与HYCOM墨西哥湾数据相同-在线，但是可以使用hycom \ remote_read.m中的脚本自动下载和格式化 所需的包 此处提供的所有代码都是为MATLAB R2018a编写的，并且在很大程度上依赖于免费提供的软件包。 该代码的某些部分还使用了Ron Rubenstein的K-SVD和OMP算法的实现。

基于PCA的非局部聚类稀疏表示图像重建方法.pdf

matlab ssc 稀疏表示

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用matlab实现稀疏表示

KSVD稀疏表示、字典更新代码，有多个demo，收集较全面

本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象，因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示，用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此，稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外，由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功，因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合，而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明，该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。

是用于图像稀疏表示的OMP算法，更有效的稀疏表示图像

行业分类-物理装置-基于非局部先验和稀疏表示的磁共振图像去噪方法及装置.zip

介绍 sparsevector.py 模块包含 SparseVector 类，该类实现了对向量对象的稀疏表示的基本代数运算。 该类假定Python 3.3或更高版本，因为它使用了yield from语法。 稀疏性 向量的一个典型例子是实数 R 的 n 重集合乘积中的元素，即实数的 n 元组。 稀疏向量是一种仅记录向量的非零分量的数据结构。 表示稀疏向量的一种简单方法是作为关联数组或键值对，其中键是组件索引，值是字段元素。 例如，向量 (0, 1, 0) 具有稀疏表示 {2: 1}。 稀疏模块元素 尽管它的名字，SparseVector 对象可以是来自某个环 R 的 R 模的有限乘积的任何元素。如果 M = M1 x M2 x ... x Mn 对于 R 模 Mi，那么典型的元素可能看起来像{Mi1: mi1, ..., Mil: mil}。 测试 可以通过发出python -m test