Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 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，可私信博主或扫描视频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

经典的KSVD图像字典学习，matlab 代码，有注释，亲测可用

ksvd算法工具ksvdbox，字典学习使用的算法。能够学习到dictionary，并进行比对，前提是得要安装matlab

K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。

KSVD算法的matlab实现。该算法可以用于降噪、重构等领域。 参考文献：Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.

K-SVD工具箱，包含了几个实现K-SVD算法的主要文件。

K-SVD是一种迭代算法，是K-means算法的扩展，一般是用来在稀疏表示问题中的字典训练方面。这里的“字典”是一个过完备的矩阵，由其可使得一个信号向量可以表示成字典中原子（字典的列向量）的稀疏线性组合。

KSVD原子库训练MATLAB程序

K-SVD 用Python编写的K-SVD实现。 安装 pip install ksvd 用法 import numpy as np from ksvd import ApproximateKSVD # X ~ gamma.dot(dictionary) X = np . random . randn ( 1000 , 20 ) aksvd = ApproximateKSVD ( n_components = 128 ) dictionary = aksvd . fit ( X ). components_ gamma = aksvd . transform ( X ) 特征 近似K-SVD 例子 执照 根据Apache License 2.0许可。 参考

K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。