榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇，司玉娟，邓铎，袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”，在IEEE第17届国际通信技术大会上（ICCT）]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近，单词袋（BOW）算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是，BOW算法有两个缺点：（1）。 量化误差大，重建性能差。 （2）。 它会丢失心跳的时间信息，并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外，ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析，同时会产生大量数据，因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题，我们使用小波特征构造稀疏字典，从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作，我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动，大大减少了内存消耗，同时解决了定量误差的问题。 最后，我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此，我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。

关于代码 这是“ Zhao，C.，Zhang，J.，Ma，S.，Fan，X.，Zhang，Y.，＆Gao，W.（2017）。”的matlab实现。表示和量化约束优先。IEEE视频技术电路和系统交易，第27（10），2057-2071页。” 用法 只需运行文件Demo_SSRQC_Deblocking.m 。 引用这项工作 如果使用此代码，请引用以下论文。 @article{zhao2017reducing, title={Reducing image compression artifacts by structural sparse representation and quantization constraint prior}, author={Zhao, Chen and Zhang, Jian and Ma, Siwei and Fan, Xiaopeng and

K-SVD字典学习代码，对于字典学习的初学者有很大的帮助

dct字典代码 matlab 一种高效的耦合字典学习方法 2019年论文《An Efficient Coupled Dictionary Learning Method》中CDL方法的Matlab代码 用于学习对应于相关联合数据集 {X1, X2} 的一对耦合字典 {D1,D2} 的计算高效算法，以便 D1 A = X1 和 D2 A = X2。 其中 A 是常见的稀疏表示矩阵 优化问题： {D1, D2} = argmin_{D1,D2,A} omega*||D1 A-X1||_F^2 + (1-omega) ||D2*A-X2||_F^2 s.t. ||A_i||_0 < k , i, 1,...,N and ||D1_t||_2 = 1 ,||D2_t||_2 = 1 , t = 1,...,K 输入变量： opts.omega：调整参数（默认值：0.5） opts.K：字典中的原子数（默认值：4*max([size(X1,1),size(X1,1)])） opts.k：A 列中非零条目的最大数量（默认值：max([size(X1,1),size(X1,1)])/4） opts.

文章目录论文问题描述求解原理python 实现KSVD 算法测试结果可视化函数 论文 M. Aharon, M. Elad and A. Bruckstein, “K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation,” in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 54, no. 11, pp. 4311-4322, Nov. 2006. 问题描述 min⁡D,X∣∣Y−DX∣∣Fs.t.∣∣xi∣∣0<T0,∀i \begi

MATLAB code for the paper "Nonparametric Bayesian Dictionary Learning for Analysis of Noisy and Incomplete Images"

Sparse coding and dictionary learning with class-specific group sparsity