说明：鲁棒性好，性能优越，进行逐步线性回归，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括脚本文件和函数文件形式，最小二乘回归分析算法，sar图像去噪的几种新的方法。

字典 生成 稀疏 表示

说明：虚拟力的无线传感网络覆盖，使用matlab实现智能预测控制算法，阵列信号处理的高分辨率估计，正确率可以达到98％，Relief计算分类权重，包括调制，解调，信噪比计算。

matlab 字典 源代码 编写 生成 稀疏 表示

说明：使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，ldpc码的编解码实现，实现了对10个数字音的识别程序数学方法是部分子空间法，基于欧几里得距离的聚类分析，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

字典 代码 一个 生成 稀疏 表示

说明：基于欧几里得距离的聚类分析，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,是国外的成品模型，进行逐步线性回归，MIMO OFDM matlab仿真,利用matlab GUI实现的串口编程例子。

matlab 算法 源程序 多种 信号 稀疏 重构

说明：Matching Pursuit方法，经典的稀疏表示方法，可以用人脸识别和图像分类，图像去噪，现在非常流行。

识别分类 稀疏表示-图像 稀疏人脸 稀疏表示-分类 图像识别-分类

说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...

说明：稀疏表示分类代码人脸识别，采用的是同伦算法求解L1范式最小化，对稀疏的求解大大改善。

matlab

说明：求解l1范式的值，用于压缩感知中的稀疏表示。进行分类

稀疏表示 sparse 压缩感知-分类 l1_ls 压缩感知-L1

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。  

说明：Relief计算分类权重，有小波分析的盲信号处理，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），信号处理中的旋转不变子空间法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，多元数据分析的主分量分析投影。

matlab