最小范数解

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

Matlab开发：最小平方英尺2范数约束。目标是通过最小化a*x-b^2来实现x=CTE。

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。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

提供L1_LS算法的Matlab代码包，用于解决L1范数优化问题。

在解决图像稀疏表示系数的问题时，L1范数求解方法在Matlab中具有重要应用。

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Oracle函数包括运算符、日期时间和字符串处理等类别，提供丰富功能，满足不同数据操作需求。

清华大学出版社出版的《大数据：从基础理论到最佳实践》（ISBN：978-7-302-45743-5）资源丰富，提供学习过程中所需的代码和技术要点，方便理解本书内容。