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k-svd-codeappt
- 内含用matlab编写的k-svd算法代码.可以对图像进行稀疏分解，另附ppt对ksvd进行理论学习-Includes using matlab k-svd algorithm code. Images can be sparse decomposition, attached ppt theoretical study of ksvd
OMPbox
- omp，字典学习，稀疏编码，稀疏分解，代码-omp,Dictionary learning,sparse coding sparse decomposition
Pursuit
- 稀疏分解重构部分的追踪算法，主要针对于图像处理方面-Sparse decomposition and reconstruction part of the tracking algorithm, the main target in the image processing
MP
- 此程序为稀疏分解匹配追踪的算法，应用于轴承信号故障处理中-This program is a sparse decomposition matching pursuit algorithm, applied to the bearing signal fault processing
MP_decomposition
- 稀疏分解方面主流方法中的匹配追踪法和基追踪法-Sparse decomposition method in terms of mainstream and matching pursuit method based tracing
RSSD
- 该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。 同时还提供了可调谐 Q 因子小波
RONGYUZIDIAN
- 利用构造冗余字典的方法实现数据分类问题，将数据进行稀疏分解，通过稀疏向量和残差判断故障类型-The method of using structural redundancy dictionary for data classification problem, the data are sparse decomposition, through sparse vector and residual judge fault type
KSVDdenoise
- ksvd 去噪，通过字典学习后得到的字典，对图像进行稀疏分解，从而达到去噪效果。(Ksvd denoising, through the dictionary learning to obtain the dictionary, the image sparse decomposition, so as to achieve denoising effect.)
K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation
- 通过字典学习更新的方法，对图像信号进行稀疏化分解(Through the method of learning and updating the dictionary, the image signals are sparse decomposed)
ICCV-MoG
- 孟德宇老师的低秩分解代码，对动态变化的视频帧提取它的低秩背景，同时得到它的稀疏部分。利用混合高斯对误差进行建模(Teacher Meng Deyu's low rank decomposition code extracts the low rank background of the dynamic video frame and obtains the sparse part of it. The error is modeled by mixed Gauss)
压缩感知程序
- 压缩感知中稀疏分解算法的正交匹配追踪算法OMP(An orthogonal matching pursuit algorithm for compressed sensing OMP)
KSVD
- 这是KSVD稀疏分解算法，，可以很好的用于图像的去噪(This is a KSVD sparse decomposition algorithm, which can be used for image denoising)
MP
- MP算法代码 作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。(MP algorithm as one of the sparse decompose method ,make the single decomposed in a dictionary library)
LRSD
- 用于分析Robust PCA对应的MATLAB程序，将一个矩阵分解为低秩和稀疏矩阵的形式(This paper analyzes the MATLAB program corresponding to Robust PCA, and decomposes a matrix into a form of low rank and sparse matrix.)
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
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- 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.)