Matlab开发最小平方英尺2范数约束

这个例程解决了最小化任意二次函数的问题，受变量l2范数约束。它通常作为信任域算法中的一个子问题出现，但也适用于其他领域。使用方法：当doEquality=true（默认）时，解决的是最小化问题J(x) = x.'Qx/2-dot(b,x)，在保证||x|| = w的情况下。返回的变量xmin和Jmin分别表示最小化后的变量x及其目标函数值J(x)。当doEquality=false时，问题变为在||x|| <= w的约束下求解。Q假定为对称但不一定是半正定的，因此目标函数J(x)可能是非凸的。该例程基于特征分解，适用于Q不太大的情况。

实现经典DOA算法 实现MUSIC DOA算法 实现最小范数DOA算法 实现MVDR DOA算法

以下文章详细介绍了由约翰·赖特（John Wright）、阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）开发的基于稀疏表示的鲁棒人脸识别算法。该技术利用L1范数最小化分类器来识别人脸。研究使用了MIT-CBCL和YaleB数据库，这些数据库可以从相关网址获取：http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html 和 http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html。

这是一个用于解决非负约束下最小二乘回归问题的Matlab M文件，优化了Lawson & Hanson方法。

在Matlab开发中，地块绘图平方被广泛应用。开发者们利用其强大的功能，进行地块数据的可视化与优化处理。

changesqrt 项目提供了一种改进平方根定律算法的 Matlab 实现。该工具能够更精确、高效地计算平方根，并可应用于信号处理、图像处理等多个领域。

使用Matlab编写的最小时间约束三次样条轨迹规划代码，通过优化路径规划，实现在给定约束条件下的最短时间内完成轨迹设计。该代码利用三次样条插值技术，结合最优化方法，为轨迹规划提供高效且精确的解决方案。

Matlab开发-约束多项式拟合。描述了在拟合多项式时对多项式次数进行约束的过程。

在MATLAB开发中，探讨了如何求解具有多余行数的K矩阵与向量f之间的l1范数最小化问题。问题约束包括：通过原始内点方法，使得解x满足y与x之间的二范数距离小于等于ε。针对稀疏线性系统，采用了Blendenpik和SpTriSolve进行预处理和求解。详细算法描述可参考文献“尖点集表面的L1稀疏重建”。