图像矩阵matlab代码生成矩阵使用generate_matrix.m文件生成指定大小和特定等级的随机矩阵 命令- generate_matrix(25344, 200, 1); 在这里25344对应于图像大小（144 x 176），而200对应于视频中的帧数。请注意，第一个尺寸应大于generate_matrix（）中的第二个尺寸，这样我们的算法才能起作用。 （25344> 200） 此命令将生成一个200A.dat文件，该文件将用作我们的RPCA算法的输入 使用MATLAB使用ADMM运行RPCA在MATLAB中，使用admm_example.m文件运行RPCA的ADMM。 提供在上一步中生成的矩阵作为输入。 命令- admm_example('200A.dat'); 该命令将运行admm并将输出矩阵写入三个不同的文件，例如boyd_X1.dat等。 使用ADMM使用CUDA运行RPCA对于CUDA代码，请使用脚本compile_and_run.sh编译代码并运行文件。 提供输入矩阵作为此脚本的参数。 命令- ./compile_and_run.sh 200A.dat 此命令将运行

矩形平面有限元分析,有限元刚度矩阵,matlab源码.zip

这个工具可以保存你的协方差矩阵，把它们变成真正具有你需要的属性的东西。 也就是说，当您尝试在 mvnrnd 之类的工具中使用协方差矩阵时，如果您的矩阵不是正定矩阵，则毫无意义。 所以 mvnrnd 在这种情况下会失败。 但有时，似乎用户最终得到的矩阵不是对称的和正定的（通常缩写为 SPD），他们仍然希望使用它们来生成随机数，通常是在 mvnrnd 之类的工具中。 一种解决方案是找到具有所需特性的 SPD 的 NEAREST 矩阵（最小化差异的 Frobenius 范数）。 我看到问题每隔一段时间就会出现，所以我查看了文件交换，看看那里有什么。 我发现的只是nearest_posdef。 虽然这通常几乎有效，但它可能会更好。 它实际上在我的大多数测试用例中完全失败，并且使用优化并没有我想要的那么快。 事实上，在对nearest_posdef 的评论中，提出了一个合乎逻辑的替代方案。 该

函数 K=Matrix_Assembly（元素） 输入： --------- Elements：一个结构包含 Elements{i}.K 和 Elements{i}.DOFs（第 i 个元素的刚度和自由度）。 输出： --------- K：稀疏全局刚度矩阵

与使用 Matlab svd 和 svds 函数处理矩形矩阵相比，截断奇异值分解 (SVD) 和主成分分析 (PCA) 快得多。 对于长矩阵或细矩阵，svdecon 是 svd(X,'econ') 的更快替代方法。 对于其中 k << size(X,1) 和 size(X,2) 的密集长矩阵或薄矩阵，svdsecon 是 svds(X,k) 的更快替代方法。 还实现了两个 svd 函数的 PCA 版本。 --- 函数 [U,S,V] = svdecon(X) 函数 [U,S,V] = svdecon(X,k) 输入： X : mxn 矩阵k ：获取前 k 个奇异值（如果未给出 k，则 k = min(m,n)） 输出： X = U*S*V' 你：mxk S : kxk V : nxk 描述： svdecon(X) 等价于 svd(X,'econ') svdecon(X,k) 等价

利用matlab求得一个矩阵的逆矩阵，提供了多种方法。

这项工作涉及通过核范数和 L21 最小化从其低维投影中恢复低秩和联合稀疏矩阵。 % 最小化 ||X||*+||DX||2,1（核范数 +l21 范数） % 受制于 A(X) = Y 我们同样使用分裂 Bregman 算法。 % 最小化 1/2||y-Ax||^2 +lambda1||W||* +lambda2||DZ||2,1 +eta1/2||WX-B1||^2 +eta2/2||ZX-B2||^2 %W 和 Z 是代理变量B1 和 B2 是 Bregman 变量Bregman 技术的使用提高了重建的收敛性和准确性。

矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)和URV程序实现

图像矩阵matlab代码弓检索 基于颜色直方图的BOW算法。 中文教程： 个人网站： 介绍 一种基于词袋模型的颜色直方图图像检索方法。 如何使用 只需将存储库克隆到您自己的计算机上，然后在Matlab中运行它即可。 按照顺序运行.m程序。 方法 步骤1。 提取功能 将RGB分量转换为YUV分量 为所有图像保存1536 * 64矩阵 第2步。 选择功能 将图片分成几个8 * 8的块，并将每个8 * 8的块平铺为1 * 64的向量 选择一个比率，然后选择一些1 * 64向量进行聚类。 第三步。 簇 使用Kmeans对要素进行聚类。 第四步。 分类 将原始功能划分为特定的类。 生成每个图像的频率直方图。 第五步。 计算距离 计算每两个图像之间的距离。 对距离矩阵进行排序。 步骤6。 取回 使用图像进行测试。 计算Presicion-Recall值。 如何贡献 分叉存储库 创建分支 提交您的代码 创建请求请求

用于图像纹理特征提取的灰度共生矩阵的matlab例子