说明：基于遗传算法改进的稀疏分解算法，已调试过了，写论文是编写的

改进稀疏 decomposition sparse 遗传算法改进 改进遗传算法

说明：基于遗传算法改进的稀疏分解算法，已调试过了，写论文是编写的

改进稀疏 decomposition sparse 遗传算法改进 改进遗传算法

说明：使用MP将图像稀疏分解并且精确重构，其中使用2D的GA原子

GA-MP 稀疏图像重构 ga-image matlab-mp ga-reconstruction

说明：这是KSVD稀疏分解算法，可以很好的用于图像的去噪

KSVD-denoising 图像去噪 图像-去噪 KSVD稀疏 KSVD-去噪

说明：阵列信号处理方面，基于相关矩阵的稀疏重构，利用cvx工具箱求解，DOA估计。

阵列信号 稀疏重构 cvx工具箱 DOA

说明：基于稀疏变量的欠定盲源分离，可以解决源数大于传感器数的问题，即欠定盲源分离问题。

盲源分离-欠定 稀疏-BSS 欠定-盲 盲源 欠定-源-数

说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。

矩阵降维 局部特征分解 recognition-faces 降维 face-features-matlab

说明：一种求解信号DOA的方法。该方法首先将DOA的估计转化为MMV问题，然后采用联合稀疏约束将其转化为带稀疏约束问题的求解。

l1_soc_mljsq_ 稀疏DOA mmv-doa L1_DOA DOA-MMV

说明：压缩感知重构信号的实例 压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样（Compressive sampling）或稀疏采样（Sparse sampling），是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。

稀疏重构 compressed-sensing 压缩感知 压缩感知信号

说明：我们考虑视觉的图像表示的问题分析。当表示图像作为载体， 特征向量空间是维数的非常高，这使得它的很难统计技术的应用 视觉分析。为解决这一问题，矩阵分解技术，如奇异向量分解 （SVD） 和非负矩阵分解 （NMF），受到越来越多的近几年的利息金额。 矩阵分解

matlab 编码 视觉 分析 稀疏 概念