在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度. 本文采用OMP算法来求解稀疏系数.首先随机生成字典数据和待测试数据 字典数据: dic =[ 6, 7, 9, 9, 7, 0, 6, 3, 6, 9; 1, 8, 7, 8, 5, 3, 8, 1, 7, 3; 3, 3, 5, 4, 8, 2, 6, 1, 2, 2; 6, 1, 0, 7, 3, 5, 0, 6, 3, 3; 7, 5, 0, 5, 3, 0, 2, 7, 1, 7]; 这是一个5*10的矩阵,行数代表维度,列

本文主要是实现论文--基于稀疏表示的图像超分辨率<Image Super-Resolution Via Sparse Representation>中的Figure2.通过对100000个高分辨率和低分辨率图像块训练得到的高分辨率图像块字典,字典原子总数为512,图像块尺寸大小为9X9 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gr

eye 单位矩阵zeros 全零矩阵ones 全1矩阵rand 均匀分布随机阵genmarkov 生成随机Markov矩阵linspace 线性等分向量logspace 对数等分向量logm 矩阵对数运算cumprod 矩阵元素累计乘cumsum 矩阵元素累计和toeplitz Toeplitz矩阵disp 显示矩阵和文字内容length 确定向量的长度size 确定矩阵的维数diag 创建对角矩阵或抽取对角向量find 找出非零元素1的下标matrix 矩阵变维rot90 矩阵逆时针旋转90度

1, 矩阵的逆: inv()函数: 2. 矩阵的伪逆: pinv()函数: 3. 矩阵的克罗内克尔积: kron()函数: 4. 得到一个dct变换的字典: dctmtx()函数, 它可以得到一个 n*n 的矩阵,并且这个矩阵是正交的:假如得到的矩阵为A, 一个一维列信号为x, 则信号x的DCT变换为:Y= A * x; 它的反变换为: A的逆*Y = x, 由于 A 为正交的,所以,A的逆= A的转置, 所以,      x = A的转置 * Y: 5. norm()函数:  用于求一个向量或

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

要查看Matlab所有绘图函数,请从Matlab主界面菜单查看“绘图目录”,或从Matlab帮助文档查看“Types of MATLAB Plots”(在线版本).本文的图和英文解释摘自Matlab帮助文档. 类别 Function 图 维度 描述 曲线 plot 2 绘制曲线,相邻点之间被插值 fplot     输入函数或函数句柄.自变量取值区间,绘制曲线 plotyy 2 双纵坐标图,两个纵坐标的数量级不同 plot3 3 绘制3D曲线 loglog 2 X,Y坐标都按对数缩放 semil

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

matlab eps eps是一个函数.当没有参数时默认参数是1.返回的是该参数的精度. 也就是说单个的eps实际上是eps(1),表示的是1的精度. 这里要说一下精度的概念.浮点数所能表示的数值范围是很大的,但是浮点数不是无限 的,连续的和稠密的:而是有限的,离散的和稀疏的,而且每个数的精度都不一样.越 是靠近0,精度越高,反之则越低.eps返回的是1的精度.指的是1和离他最近的浮点数 之间的距离.    我们输入eps可以看到1的精度.  也就是说离他最近的浮点数和他相差eps(1).我们可

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

主要内容: SAMP的算法流程 SAMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.SAMP的算法流程 前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出.SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数. SAMP的算法流程: 二.SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)   三.一维信号

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

利用graphshortestpath 可以求最短路径,具体用法参考MATLAB帮助 S=[1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 5 6 6 7 8]; %起始节点向量 E=[2 3 5 4 4 6 5 7 8 6 7 8 9 9 9]; %终止节点向量 W=[1 2 12 6 3 4 4 15 7 2 7 7 15 3 10]; %边权值向量,有向图,G(9,9)=0; 9个节点 G=sparse(S,E,W); %关联矩阵的稀疏矩阵表示 G(9,9)=0; P=biograph(G,[],

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } 现在我想要在Matlab中使用它,比如输入: >> a = add(1.1, 2.2) 3.3000 要得出以上的结果,那应该怎样做呢? 解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matlab的内置函数一样方便.MEX文件是由原C代码加上MEX文件专用的接口函数后编译而成的.可以这样理解,MEX文件实现了一种

一.矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式,完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储,矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中. 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置,即行号和列号,显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的. 设 1 0 0 0A=   0 5 0 0 2 0 0 7 是具有稀疏矩阵特征的矩阵,其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1,0,2,0,5,0,0,0,0,0,0,7 其稀疏存储方式如下: (1,1),1,(

假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项(也叫权重衰减项),该项是为了减少权连接权重的更新速度,防止过拟合. 我们的目标是最小化关于 W 和 b 的函数J(W,b). 为了训练神经网络,把每个参数 和初始化为很小的接近于0的随机值(例如随机值由正态分布Normal(0,ε2)采样得到,把 ε 设为0.01), 然后运用批量梯度下降算法进行优

原文地址:MATLAB快捷键大全 (转载)作者:掷地有声 一.索引混排版 备注:删除了如F1(帮助)等类型的常见快捷命令 SHIFT+DELETE永久删除 DELETE删除 ALT+ENTER属性 ALT+F4关闭 CTRL+F4关闭 ALT+TAB切换 ALT+ESC切换 ALT+空格键窗口菜单 CTRL+ESC开始菜单 拖动某一项时按CTRL复制所选项目 拖动某一项时按CTRL+SHIFT创建快捷方式 将光盘插入到CD-ROM驱动器时按SHIFT键阻止光盘自动播放 Ctrl+,,... 切换

函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S,并且有 S(i(k),j(k)) = s(k).向量 i,j 和 s 有相同的长度.对应对向量i和j的值,s 中任何零元素将被忽略.s 中在 i 和 j 处的重复值将被叠加. 注