稀疏表示
当前话题为您枚举了最新的稀疏表示。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
稀疏表示问题的l1_ls MATLAB求解
l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。
Matlab
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2024-09-30
图像超分辨率matlab程序稀疏表示与正则化优化
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。
Matlab
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2024-09-28
基于两步稀疏表示的人脸识别新方法与实验
一种创新的人脸识别技术
该方法利用两步稀疏表示，有效提升人脸识别准确率。首先，通过构建稀疏字典，将人脸图像转换为稀疏线性组合形式，提取关键特征。其次，利用稀疏表示系数进行分类识别，实现高效准确的人脸识别。
实验验证与结果分析
通过在公开人脸数据库上进行实验，验证了该方法的有效性。结果表明，与传统人脸识别方法相比，该方法在识别准确率和鲁棒性方面均有显著提升，尤其在光照变化、姿态变化等复杂情况下表现出色。
DB2
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2024-04-30
稀疏表达的编程
稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！
Matlab
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2024-07-19
稀疏有效单叶稀疏三叉戟藻内酯开发
Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。
Matlab
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2024-05-13
稀疏表达的编程实现
利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！
Matlab
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2024-07-26
时间序列表示方法比较
李俊奎和王元珍总结了各种典型的时间序列表示方法，从多个角度分析其特点。该研究有助于理解时间序列表示的进展和应用。
数据挖掘
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2024-05-20
Python稀疏矩阵计算谷歌网页PageRank
利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。
算法与数据结构
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2024-05-27
MATLAB稀疏贝叶斯程序详解
稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是机器学习和统计建模中广泛应用的方法，尤其在高维数据处理和预测分析中占据重要地位。这个MATLAB程序专注于实现SBL理论，帮助用户有效处理数据，实现准确的参数预测。程序包括数据预处理、模型定义、后验概率推断和超参数设置等核心步骤，以及在电气领域和数据处理中的应用场景。
算法与数据结构
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2024-07-16
Matlab仿真代码的稀疏阵生成
随着科技的进步，Matlab在仿真领域的应用越来越广泛，稀疏阵的生成在其中扮演着重要角色。以下是一段关于稀疏阵的Matlab仿真代码示例，可供学术研究和工程实践使用。
Matlab
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2024-08-31