CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均是完整代码运行出的仿真结果图，可见完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

（2）联合稀疏表示 构造压缩测量矩阵 对接收信号 进行联合稀疏表示，即是充分利用接收信号自身以及接收信号之间的相关性信息，对变换域系数进行联合编码，对接收信号进行降低冗余度的信息融合 。 分布式压缩感知（DCS）与MIMO雷达 3 压缩感知应用

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

贪婪追踪算法之 MP 算法的 Python 代码实现。可用于过完备字典对信号的稀疏表示或信号压缩等。适用于科研人员以及大学生毕业论文的算法构建。

为消除非受控训练环境中光照/表情变化的不利影响,控制部分遮挡/伪装对人脸图像的破坏程度,提出了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,以增强稀疏表示人脸识别的性能.首先对存在非受控干扰成分的训练字典进行低秩矩阵恢复,获得相对"干净"的训练图像进行特征提取;接着采用分块相似性先验嵌入稀疏编码的方法实现对人脸图像的分类.实验结果表明,通过改进稀疏编码字典的鉴别能力,系统能更有效地抑制光照、表情、遮挡/伪装的影响,其识别的稳健性和鲁棒性得到了明显提升.

这是2016年7月15日，硕士开题答辩所采用的ppt，有关于微血管瘤检测识别方向，采用稀疏表示字典学习的方法进行防震处理，这里给出了大致的研究方向，一节部分备注，希望对下载者，有一定帮助。

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法.zip

= 关于稀疏表示方法的整理与总结

核稀疏表示分类（KSRC）是稀疏表示分类的非线性扩展，显示了其在高光谱图像分类中的良好性能。 但是，KSRC仅考虑无序像素的光谱，而没有在空间相邻数据上合并信息。 本文提出了一种对空间光谱核稀疏表示的相邻滤波核，以增强对高光谱图像的分类。 这项工作的新颖性在于：1）提出了空间光谱KSRC框架； 2）通过核特征空间中的邻域滤波来测量空间相似度。 在几个高光谱图像上的实验证明了该方法的有效性，并且所提出的相邻滤波内核优于现有的空间光谱内核。 此外，所提出的空间光谱KSRC为将来的发展打开了广阔的领域，在其中可以轻松地合并滤波方法。