说明：最近的K-SVD算法的学习过程中，采用稀疏编码部分OMP跟踪算法，尤其是对于本摘要。解决问题：其中D为过完备字典中，已经给出，Y是原始信号中，X的未知。其基本思想的OMP算法是：贪婪迭代方法来选择D列后面，以便与相关的当前冗余最大程度所选列向量的每个迭代中，减去从原始信号向量的相关部分，并多次迭代过...
说明：稀疏表示的有效算法，稀疏表示与字典更新
说明：小波变换的稀疏表示程序，用于对压缩感知方面稀疏变换的学习，采用的小波变换的方法对采样信号进行稀疏变换，适用于对压缩感知方面的起步学习和云应用。
说明：基于omp算法的信号稀疏度K与重构成功概率的关系图，说明了稀疏度K值大小对应重构效果的关系。
说明：压缩观测y=Φx，其中y为观测所得向量M×1，x为原信号N×1（M
说明：基于GABOE原子库的稀疏分解算法在图相检测领域意义深渊，本程序是该算法的组程序，及优化设计正交双路
说明：focuss算法 关于图像稀疏性分解中字典学习的经典算法 和大家一同分享
说明：LI范数原点对偶法求解稀疏编码.一种经典的凸优化算法，它可以求解不等式约束条件的最优化形式，其基本思想是利用障碍函数将不等式约束最优化问题转化为等式约束最优化，再利用牛顿法来求解。应用于脑电信号分类中，keyi 实验来比较算法的计算复杂度和分类准确性。