空间正则化超测度 matlab 代码

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

随着技术进步，我们提出了一种基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化Matlab代码，用于3D点云降噪。由曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪和成阳在IEEE Transactions上发表。代码包括主要功能如添加噪声的主程序main_addnoise.m、GLR去噪的主程序main_glr.m、GLR去噪函数pcdGLR.m、GLR工具集、用于计算均方误差的度量标准、参数设置函数setParameter、样本点云模型“anchor”以及真实数据和不同噪声水平下的处理结果。

我们考虑了两个正则化项，其中一个是由线性函数组成的，涉及广泛的正则化随机最小化问题。该优化模型抽象了人工智能和机器学习中的许多重要应用程序，如融合的套索和图导正则化逻辑回归。该模型的计算挑战包括两个方面：一是封闭形式解决方案不可用，二是当输入数据样本数量庞大时，目标中期望值的完整梯度计算非常昂贵。为了解决这些问题，我们提出了一种随机的超梯度方法，即随机原始-对偶近邻超梯度下降（SPDPEG），并分析了其在凸目标和强凸目标上的收敛性。对于一般的凸目标，SPDPEG生成的均匀平均迭代将以O（1 / t）速率收敛。对于强凸目标，SPDPEG生成的均匀和非均匀平均迭代分别以O（log（t）/ t）和O（1 / t）速率收敛。已知所提出算法的速率顺序与一阶随机算法的最佳收敛速率相匹配。融合逻辑回归和图导正则化逻辑回归问题的实验表明，所提出的算法执行效率非常高，并且始终优于其他竞争算法。

这篇文章介绍了如何用matlab编写正则化粒子滤波算法，用于跟踪和比较滤波效果。技术详解和实现步骤让读者能够深入理解该算法在实际应用中的作用。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

超材料数学元材料系统实验系统用于测量超材料的透射和反射系数（S参数）。该系统包括用于测量的Keysight网络分析仪。由Arduino单元控制的修改后的CNC机床用于移动超材料，以便沿轴进行测量。该存储库详细介绍了系统的编程方面。入门部分将引导您进行首次测量。关于系统的部分将指导添加更多功能或调试所需的详细信息。您可以通过单击文件窗口右上角的“代码”，然后单击“下载Zip”来下载整个存储库。测量S参数使用网络分析仪GUI，首先连接您的电路板以进行S参数测量。执行S11参数的测量，使用网络分析仪GUI测试系统。通过程序“网络分析仪”，您可以执行简单的测量。为了执行测量，请启动程序“网络分析仪”，选择仪器并按“运行”。点击“电源” -> “射频电源” -> “打开”。您可以使用“扫描”更改采样点的数量，使用“频率”更改频率范围，选择“迹线”，然后按“迹线1”添加新的迹线。使用“测量”选择S11参数。现在，您应该可以看到您的数据了。请注意，单击“预设”也将

该代码资源提供了 Elhorst 空间计量模型的 MATLAB 实现，适用于面板数据分析，对于深入学习空间计量方法具有参考价值。

这篇论文提供了一种基于深度双随机图正则化矩阵分解的方法，用于单细胞RNA测序中的细胞类型检测。编码使用MATLAB实现，主要包括 run_DSINMF.m、factorization_AB.m、factorization_BF.m、constructW.m、NormalizeUV.m、bestMap.m、compute_NMI.m、AMI.m 和 ARI.m 等文件。用户需下载DSINMF文件夹，并参照README.doc进行操作。