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

二次等式约束非凸二次规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了一类带二次等式约束的二次规划问题，利用全局次微分（L-次微分）的概念，对一般二次函数L-次微分进行了全面刻画，建立�

好用的去噪声代码matlab 此源代码包包括用于Cauchy近端分割算法的MATLAB源代码。 这些Matlab函数实现了基于重尾柯西分布的，包含非凸罚函数的近端分裂方法。 提供了用于计算柯西先验的近端算子的函数，并且包括两个示例以说明如何使用实现相应柯西近端分裂（CPS）方法的基于前向（FB）的算法来执行成本函数优化。 这两个信号处理示例包括频域中的一维信号降噪和图像去模糊。 该软件包包括三个MATLAB脚本： 1) CauchyProx : The MATLAB function that performs the proximal operator operation for the Cauchy penalty function. 2) CPS_1D_denoising : An example code for 1D signal denoising via the Cauchy proximal splitting algorithm. 3) CPS_2D_deblurring : An example code for 2D image deblurri

这个包可能对在机器人领域或人工智能领域工作的人有用。 它包含：平铺或离散化输入地图、路径规划（最短路径）、稀疏网格图等。 % 主函数将输入图像（.png、.jpg、.bmp）转换（离散化）为网格% 稀疏矩阵形状的图（网格单元）。 此外，dijkstra 算法是% 应用于寻找点之间的最短路径。 % 考虑相邻小区，使用 8 个连接： % 0\--0--/0 % |---\|/---| % 0--@---0 % |---/|\---| % 0/--0--\0 %------------------------------------------------ % Graph=CreateGraph (filename,drate,showflag) % ** filename 是大小为 'n*m' 的黑白输入图像文件，黑色％点是障碍物（这些单元格上没有任何节点），白色点是障碍物％ 可用空间， %

使用DC算法求解非凸函数的最优化问题。可以确保局部最优解，有时收敛到全局最优

Matlab的耳语代码无码 该存储库适用于以下论文中介绍的具有Lp范数约束的非凸优化（NOLC），并且是在Matlab R2014a中构建的。 Zhang T，Wu H，Liu Y，et al。 [J]。 遥感，2019，11（5）：559。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已被广泛使用，红外小目标检测领域也受到了广泛的关注。 在此背景下，本文提出了一种基于具有Lp范数约束（NOLC）的非凸优化的红外小目标检测方法。 NOLC方法用Lp范数增强了稀疏项约束，同时适当地缩放了低秩项的约束，因此NP难问题转化为非凸优化问题。 首先，将红外图像转换为斑块图像，然后通过乘数的交替方向方法（ADMM）对其进行求解。 通过改进收敛策略，给出了一种有效的求解器。 实验表明，NOLC能够准确地检测出目标并极大地抑制了背景，证明了NOLC方法在检测效率和计算效率上的优势。 图1.具有不同p值的几何。 从左上到右下分别等于2.8、1.4、1、0.7。 图2.红外图像的低秩特性和稀疏性说明。 方法 图3. NOLC模型的检测流程。 下表中给出了NOLC模型的迭代

GloptiPoly 是一个 MATLAB/SeDuMi 插件，用于构建和解决最小化多变量的（通常为非凸的）全局优化问题的凸线性矩阵不等式 (LMI) 松弛多项式函数服从多项式不等式、等式或整数约束。 该软件生成一系列单调收敛到全局最优的下界。 检测全局最优性并自动提取孤立的最优解。 数字实验表明，对于文献中描述的大多数中小型问题，以较低的计算成本达到全局最优。 GloptiPoly 的潜在应用包括求解多项式方程组、最小距离问题、非凸二次规划问题、组合优化、 动态系统鲁棒性分析或非线性系统稳定性分析。 欢迎提供特定的问题实例和应用实例。 请将您的数据转发至 henrion@laas.fr 查看网页 http://www.laas.fr/~henrion/software/gloptipoly 如需更多信息、综合用户指南、相关研究报告和完整包。

B&B 算法的存储库，用于解决具有一般线性约束的非凸二次问题。注意代码使用外部求解器CPLEX、Gurobi和Ipopt以及JuMP包

针对非凸二次约束二次规划(QCQP)问题,将问题中二次函数的凸函数部分保留,达到所得松弛规划的可行域更加紧致的目的,得到原问题更好的下界。利用正交变换的方法得到原问题的一个凸规划松弛模型,再利用分支定界算法求其全局最优解.根据问题的最优性和可行性原则,提出一种能整体删除或缩小算法迭代过程中产生的分割子区域的区域删减策略。数值算例表明,算法及区域删减策略均是有效的。

包含三个矩阵完成算法和一个用于运行它们的演示脚本。 还与其他矩阵完成算法进行比较 - 奇异值阈值和定点迭代。 解决以下三个优化问题： min rank(X) 服从 ||y - M(X)||_2<err 通过迭代硬阈值minnuclear-norm(X) 服从 ||y - M(X)||_2<err 通过迭代软阈值min ||S||_p 服从 ||y - M(X)||_2<err，其中 S = svd(X) 通过迭代软阈值需要 Sparco，因为已根据 Sparco 框架定义了屏蔽运算符。 http://www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ 这些算法足够通用，可以与任何其他线性运算符一起使用，而不仅仅是掩蔽运算符。 当问题归结为矩阵补全时，掩码运算符只是一种特殊情况。 要将结果与其他算法进行比较，请下载奇异值阈值工具箱http://svt.caltech.edu/