搜索资源列表
superlu_ug.ps
- 数值计算，矩阵分解，可以把稀疏矩阵分解，以达到求解方程的目的-numerical calculation, matrix decomposition, can be sparse matrix decomposition, in order to achieve the purpose of solving equations
superlu_mt_1.0.tar
- 可以用在并行计算中的代码，支持稀疏矩阵的LU分解，用来求方程组的解-can be used in parallel computing code, sparse matrix support the LU decomposition, used for the solution of the equations
superlu_dist_2.0.tar
- LU分解求解矩阵方程组的解，最新版本，快速求解稀疏矩阵-LU decomposition of the matrix equation solution, the latest version, sparse matrix Quick Solution
superlu_3.0.tar
- LU矩阵分解单机版最新版本，用于快速求解稀疏矩阵组成的方程组的解-LU decomposition matrix version of the latest stand-alone version for fast sparse matrix solution of the solution of the equations
slu_dist.ps
- 稀疏矩阵分解的最好方法之一，LU分解，快速高效的分解矩阵-sparse matrix factorization one of the best ways, LU decomposition, fast and efficient decomposition matrix
SpMatrix
- 针对有限元分析的稀疏矩阵采用一维存储时的矩阵运算编写的，可对其进行加减乘除和LU分解等运算-against the finite element analysis using a sparse matrix storage dimensional matrix prepared by the operator, can its arithmetic and LU decomposition, etc. Operational
incompleteCholesky
- 程序简单实现了对稀疏矩阵进行incomplete Cholesky分解的功能，具有一定参考价值。-simple realization of the sparse matrix incomplete Cholesky decomposition of success can have a certain value.
LinearSolver
- 大型稀疏线形方程组的快速求解，直接分解求解-large sparse linear equations for the rapid, direct decomposition solution
SpecialSVD
- 一个可分解上万阶稀疏矩阵的SVD算法-a million bands on the sparse matrix of SVD algorithm
ICCG
- iccg不完全乔尔斯基分解共轭梯度求解大规模稀疏方程组
adapting
- 给予稀疏编码的原理将10幅自然图像进行系数分解成为图像基。
superlu_dist_2.2.tar
- SuperLU 2.2版本。对大型、稀疏、非对称的线性系统的直接求解，用 Gauss 消去法做 LU 分解。用 C 开发。
MATLAB总结
- 信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理，如压缩、编码等。信号稀疏表示方向的研究热点主要集中在稀疏分解算法、超完备原子字典、和稀疏表示的应用等方面。(Signal sparse representation is to overcomplete dictionary given in as little as possible to represent atomi
新建文件夹 (2)
- 字典学习。比如一个向量，是k维的，我现在有一个k*n的字典，其中n>>k，所谓的字典学习，就是在这包含n个向量的字典当中寻找一个线性表示可以表示出当前这个k维的向量。之所以称为“稀疏表示”，因为一般n大于k，比如n=512,k=64。这时候你的字典一定是一个Redundant（冗余的，过剩的）的。因此你的表示里面一定有很多系数为0，因而被称作稀疏表示。 信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中
Sparse image and signal processing
- 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明
omp
- 正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构，稀疏分解先于压缩感知提出，信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁的表示方式，从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理，如压缩、编码等。(Orthogonal Matching Pursuit (OMP) is used in sparse decomposition and compressive sensing reconstruction. Sparse dec
direction finding algorithm
- 利用信号本身的结构特征，通过附加不同的稀疏约束，该模型利用过完备字典进行信号分解，使其表示成字典中若干原子的线性组合，从而获得数据的精简表示。(By using the structural characteristics of the signal itself and adding different sparse constraints, the model decomposes the signal into linear combinations of atoms in the dic
2
- 基于稀疏分解的形态学成分分析，在分解图像的同时完成了去噪任务。(Based on the morphological component analysis of sparse decomposition, the image is decomposed and the denoising task is completed at the same time.)
godec
- 低秩稀疏分解算法，用于视频中目标与背景的分离，速度很快，是处理视频目标检测的算法。
multi_scale_low_rank-master
- 采用ADMM算法对矩阵进行多尺度低秩稀疏分解(Low rank sparse decomposition of multiscale matrix)