说明:这些脚本计算的源/汇林从树冠浓度分布基于逆拉格朗日运输内测量分布(ILT)的概念。ILT占均匀分散在冠层(简单的理论并不适用于这里),将分散到附近的(=非扩散)和远(=扩散)领域的术语。其结果是一个离散矩阵D,涉及源汇分布的浓度梯度,根据:C = D X S技术注:本脚本源层数(SH)要小于集中的层...
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: ;函数[D]=hausDim(I)