盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

这项研究提出了一种称为热波范数（HWN）的热波的新非参数度量，该方法可以量化和限定1951-2010年期间位于阿尔及利亚撒哈拉沙漠西北部的Bechar地区夏季热波事件的大小。 该指数是根据每日最高和最低温度相加得出的分析得出的，同时将两个维度整合在一起：持续时间和多余热量。 结果表明，极端事件的强度和频率增加。 更具体地说，从1980年代开始，有可能观察到近几十年来极端，非常极端和超极端热波的传播，并且在1990-2010年期间出现量最大。 总的来说，可以说过度变暖的趋势在通常归为炎热地区的阿尔及利亚撒哈拉沙漠中得到明显体现。

智力测试的因素分析已经针对不同的临床人群进行了。 通过模拟组比较了具有边缘性智力功能（BIF）和智力残疾（ID）的儿童的韦氏儿童智力量表（第四版）（WISC-IV）的因子结构。 通过针对人工依赖的四因素模型的结构方程模型，通过多组分析对模拟组，边缘组和残疾组之间的测量不变性进行了测试。 结果表明，三组之间均支持度量不变性模型。 四个指标得分之间的相关系数表明，BIF可以部分解释为对智力测验的每个子测验做出反应时，广泛能力之间的抑制和抑制作用所致。 这种降解作用可能会降低患有某些临床问题的儿童的智商。 另一方面，ID可以部分理解为由广泛能力区域的不相关和孤立的激活组成的脑损伤。 结论是BIF和ID的因子结构和机制存在差异。

动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算

提出了一种基于两步法的欠定盲源分离新算法.在混叠矩阵估计阶段,采用基于势函数的聚类方法,在源信号恢复阶段,提出一种快速的稀疏信号重构算法.系统方程As( t) =x( t)的任一解,由它的一个特解与其相对应的齐次线性方程组的一组基的线性组合之和表示,从而使原来直接估计有n个独立变量的源信号s( t)转化为估计只有n-m个独立变量的系数向量z.再借助稀疏表示实现盲源信号的分离.仿真实验验证了新算法容易实现,分离速度快,能够很好地满足盲分离对速度的要求.

L1/2范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用，洪祖江，田福志，针对结构发生损伤时损伤参数具有稀疏性，本文基于灵敏度分析的有限元模型修正方法，提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识�

基于LP范数最大化的线性判别分析

1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：稀疏编码 3.内容：基于Lp范数求解正则化相关数据稀疏编码的matlab仿真+仿真录像

联合矩阵F范数的低秩图像去噪