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。

l2范数matlab源码LTV工具 线性时变系统工具箱 版本 1.0 链接到 支持的平台 win64、maci64、glnxa64 系统要求 需要 MATLAB 需要控制系统工具箱 需要强大的控制工具箱 Simulink 推荐用于使用 Simulink 模型 Simulink 控制设计推荐 设置 要将 LTVTools 添加到 MATLAB 路径，请运行addltv脚本 目录结构 工具箱：- 工具箱的源代码 test :- 具有相似目录结构的主要测试代码 doc :- 文档文件 演示 :- 各个目录中的演示文件 主要特征 使用时变状态空间系统对象进行操作 时变状态空间系统仿真 稳健的诱导 L2 和 L2 到欧几里得范数计算 有限范围稳健性分析与综合 有限视界可控性和可观察性格拉姆数 有关支持的功能的汇总列表，请参阅 Contents.m 文件 贡献者名单 加州大学伯克利分校 Andrew Packard（机械工程教授） Murat Arcak（电气工程教授） Galaxy Yin、Kate Schweidel、Emmanuel Sin（在读研究生） 加州大学伯克利分校以前的研究生 Ro

L2-RLS基于L2范数的视频目标跟踪算法，matlab2021a，动态跟踪，背景晃动下跟踪效果良好。matlab2021a测试 %%Update Model if (size(wimgs,2) >= opt.batchsize) %%(1)Incremental SVD [tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample] = ... sklm(wimgs, tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample, opt.ff); %%(2)Clear Data Buffer wimgs = []; %%(3)Keep "opt.maxbasis" Number Basis Vectors if (size(tmpl.basis,2) > opt.maxbasis) tmpl.basis =

l2范数matlab源码N15 LIM 该项目将 N15 值集成到用于生态系统建模的线性逆模型中。 以下是实际脚本，有多种格式。 该项目的一个主要目标是促进该工具在海洋学界的使用。 我们欢迎任何问题或疑虑，尤其是关于如何开始使用线性逆向建模。 ：读取电子表格并准备 LIM 中使用的矩阵和向量。 还加载来自前向模型的结果以在 LIM 中使用。 ：准备好运行时环境并处理所有 bunr-in 阶段以及实际模型运行。 最后保存所有结果。 ：由模型初始化脚本调用，不打算从一个模型编辑到另一个模型。 改编自 Van den Meersche 的xsample脚本。 ：包括在随机游走过程中更新 N15 相关方程的函数。 也是附件功能的理想文件。 A 也包含在模型输入和输出文件中。 多种格式 通常，用户可访问的脚本可作为 jupyter 笔记本文件或直接 R 代码使用。 N15 安装文件： , , 模型初始化脚本：， 修改后的 MCMC 采样算法： 有了这些附加功能： 关于笔记本文件 由于不是每个人都熟悉 Jupyter Notebook 平台，让我们就它说几句话。 Jupyter，正式名称为 iPy

l2范数matlab源码这个Matlab包包含重现文章图的源代码： P. Maurel，JF。 奥约尔，G.佩雷。 . SIAM 成像科学杂志，4(1)，第 413–447 页，2011 年。 display_orientations：显示图像的瞬时频率 estimate_amplitudes：尝试估计 Chi 中频率的幅度 estimate_orientations：瞬时频率计算 estimate_orientations_zeropadding：使用 zeropadding 缩放计算即时频率 gabor_weights: 凸范数的权重 non_convex_weight：为非凸范数构建权重 Chi test_h,test_h2,test_diff_h,test_diff_h2：论文的函数h（渲染函数）及其导数 纹理合成：从场方向/频率合成纹理 TV_Hilbert_Adapted：在无噪声情况下使用我们的凸范数进行结构/纹理分解 TV_Hilbert_Adapted_Noise：与噪声相同 TV_Hilbert_Adapted_noise_non_convex：使用非凸范数分解 T

L1、L2范数学习笔记.docx

L2范数 计算数组的 L2 范数（）。 安装 $ npm install compute-l2norm 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var l2norm = require ( 'compute-l2norm' ) ; l2norm( arr[, accessor] ) 计算array的L2范数（欧几里得范数）。 var data = [ 2 , 7 , 3 , - 3 , 9 ] ; var norm = l2norm ( data ) ; // returns ~12.3288 对于对象arrays ，提供一个访问function访问array值。 var data = [ [ 'beep' , 3 ] , [ 'boop' , 4 ] ] ; function getValue ( d , i ) { return d [ 1 ] ; } var no